场景识别方法、场景识别装置及移动终端制造方法及图纸

本申请属于场景识别技术领域，提供了一种场景识别方法、场景识别装置、移动终端及计算机可读存储介质，包括：获取待处理图像；对所述待处理图像进行场景识别，获得包含多个场景标签的场景标签矩阵，其中，所述场景标签指示场景类别；根据所述场景标签矩阵，确定所述待处理图像的场景类别。通过本申请可解决现有技术对图像进行场景识别时，容易丢失图像中信息，降低场景识别率的问题。

【技术实现步骤摘要】
场景识别方法、场景识别装置及移动终端
本申请属于场景识别
，尤其涉及一种场景识别方法、场景识别装置、移动终端及计算机可读存储介质。
技术介绍
场景识别指的是按照场景图像相近的内容识别出图像中的场景，场景识别是图像处理领域的一个基础的预处理过程。目前，通常使用基于深度学习的场景检测模型对图像进行场景识别，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、声音和文本等。在使用场景检测模型对图像进行场景识别时，需要先将图像进行裁剪为固定尺寸，再将裁剪后的图像输入至场景检测模型，场景检测模型输出一个场景标签。然而，无论采用何种方式对图像进行裁剪，均会丢失图像中信息，降低场景识别率。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供了一种场景识别方法、场景识别装置、移动终端及计算机可读存储介质，以解决现有技术对图像进行场景识别时，容易丢失图像中信息，降低场景识别率的问题。本申请的第一方面提供了一种场景识别方法，包括：获取待处理图像；对所述待处理图像进行场景识别，获得包含多个场景标签的场景标签矩阵，其中，所述场景标签指示场景类别；根本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种场景识别方法，其特征在于，包括：获取待处理图像；对所述待处理图像进行场景识别，获得包含多个场景标签的场景标签矩阵，其中，所述场景标签指示场景类别；根据所述场景标签矩阵，确定所述待处理图像的场景类别。

【技术特征摘要】
1.一种场景识别方法，其特征在于，包括：获取待处理图像；对所述待处理图像进行场景识别，获得包含多个场景标签的场景标签矩阵，其中，所述场景标签指示场景类别；根据所述场景标签矩阵，确定所述待处理图像的场景类别。2.如权利要求1所述的场景识别方法，其特征在于，所述对所述待处理图像进行场景识别，获得包含多个场景标签的场景标签矩阵包括：将所述待处理图像输入至训练好的卷积神经网络，获得所述卷积神经网络输出的包含多个场景标签的场景标签矩阵。3.如权利要求2所述的场景识别方法，其特征在于，所述获得所述卷积神经网络输出的包含多个场景标签的场景标签矩阵包括：获得所述卷积神经网络的最后一个卷积层输出的包含多个场景标签的场景标签矩阵。4.如权利要求1所述的场景识别方法，其特征在于，在获取待处理图像之前，还包括：启动相机的预览模式；相应的，获取待处理图像包括：获取在所述预览模式下的当前预览画面，将所述当前预览画面作为所述待处理图像。5.如权利要求4所述的场景识别方法，其特征在于，在确定所述待处理图像的场景之后，还包括：根据所述待处理图像的场景类别，调整所述相机的参数值。6.如权利要求5所述的场景识别方法，其特征在于，在根据所述待处理图像的场景类别，调整所述相机的参数值之前，还包括：建立M个不同场景类别与N组不同...

【专利技术属性】
技术研发人员：张弓，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44