【技术实现步骤摘要】
一种图像识别方法、装置、终端及可读存储介质
本专利技术涉及计算机视觉识别
，尤其涉及一种图像识别方法、装置、终端及可读存储介质。
技术介绍
随着人工智能的发展，图像识别率已越来越高，公安已通过人像识别抓获多个犯罪对象，极大的提高了破案率，人像识别技术已越来越成熟，并为社会带来了极大的便利性。计算机视觉识别是人工智能领域一个核心，长久以来一直受到学术界和产业界的广泛关注。物体的定位或识别，物体检测，视觉物体检测都已经发展到一个相对成熟的高度。深度学习是指机器通过深度神经网络模拟人脑的机制来学习、判断、决策，并且深度学习已经被应用于许多领域，包括语音的识别、人脸识别、笔迹识别、自动驾驶等等，而现有技术中应用了计算机视觉识别技术的图像识别的实现也主要是基于深度学习来完成。例如AlphaGo学习围棋也是同样的原理，通过人类给机器输入大量的围棋案例数据，机器运用深度神经网路处理图像，最后进行围棋的举一反三，做出正确判断。现有技术虽然能够实现图像中人像或物体等的识别，但是人们根据图像并不能够快速准确地捕获到图像中想要传达的意思或内容，尤其对于某些特殊人群，如视障群体、存...
【技术保护点】
1.一种图像识别方法，其特征在于，应用于终端，该方法包括：获取待识别的目标图像集合；将所述目标图像集合输入到预先训练完成的图像识别模型中，基于所述图像识别模型，确定所述目标图像集合对应的至少一个故事情节；输出所述至少一个故事情节。
【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，应用于终端，该方法包括：获取待识别的目标图像集合；将所述目标图像集合输入到预先训练完成的图像识别模型中，基于所述图像识别模型，确定所述目标图像集合对应的至少一个故事情节；输出所述至少一个故事情节。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述图像识别模型，确定所述目标图像集合对应的至少一个故事情节包括：基于所述图像识别模型，确定所述目标图像集合中目标图像包含的第一特征信息和第二特征信息，其中所述第一特征信息包括拍摄时间信息和拍摄地点信息；针对所述目标图像集合中的每个目标图像，判断所述目标图像集合中是否存在与该目标图像的第一特征信息关联的其余目标图像；如果是，按照拍摄时间的先后顺序，根据该目标图像和所述其余目标图像中的拍摄地点信息和第二特征信息，生成一个故事情节；如果否，根据该目标图像的拍摄地点信息和第二特征信息，生成一个故事情节。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二特征信息包括以下至少一种：人物特征信息、景色特征信息、物体特征信息、动物特征信息、季节特征信息和天气特征信息。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述输出所述至少一个故事情节包括：针对所述至少一个故事情节中的每个故事情节，将该故事情节以及生成该故事情节的目标图像对应输出。5.如权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述输出所述至少一个故事情节包括：以文字片段的方式输出所述至少一个故事情节；和/或以语音播报的方式输出所述至少一个故事情节。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，如果以文字片段的方式输出所述至少一个故事情节，所述输出所述至少一个故事情节后，所述方法还包括：判断是否接收到用户对文字片段的编辑请求，其中所述编辑请求中携带有待编辑的故事中的第一文字集合及编辑后的第二文字集合；如果是，将所述第一文字集合更新为所述第二文字集合并显示。7.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述图像识别模型的训练过程包括：针对训练集中的每个样本图像集合，获取每个样本图像集合对应的人工标记的每个样本图像集合中样本图像归属的故事的标识，及所述标识的故事对应的故事情节；根据获取到的所述样本图像集合、所述样本图像集合对应的所述样本图像集合中样本图像归属的故事的标识，及所述标识的故事对应的故事情节，对所述图像识别模型进行训练。8.一种图像识别装置，其特征在于，应用于终端，该装置包括：获取模块，用于获取待识别的目标图像集合；确定模块，用于将所述目标图像集合输入到预先训练完成的图像识别模型中，基于所述图...
【专利技术属性】
技术研发人员：林依柳，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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