一种场景识别模型的构建方法、场景识别方法及设备技术

本发明专利技术公开了一种场景识别模型的构建方法、场景识别方法及设备，用于提高场景识别的准确度。其中的场景识别模型的构建方法包括：通过目标检测模型确定输入的图像的场景物体词；将场景物体词输入待训练模型，获得语义转化模型，其中，语义转化模型的输入为场景物体词，输出为与图像对应的场景语义词的组合属于各个场景语义词的概率；将目标检测模型和语义转化模型连接，获得场景识别模型；其中，场景识别模型的输出为至少一个场景语义词。

A method of building scene recognition model, scene recognition method and equipment

【技术实现步骤摘要】
一种场景识别模型的构建方法、场景识别方法及设备
本专利技术涉及目标识别
，特别涉及一种场景识别模型的构建方法、场景识别方法及设备。
技术介绍
随着计算机技术的迅速发展，场景识别技术已在越来越多的领域得到了应用。目前的场景识别大多是利用图像分类模型基于场景中的图像的基本特征进行分类，基于分类结果概括用于表征场景的词语，得出场景。但是图像的基本特性是非结构化的，且是随机化的，这样基于图像的基本特征得到的用于表征场景的词语比较片面，即场景识别的准确度较低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种场景识别模型的构建方法、场景识别方法及设备，用于提高场景识别的准确度。第一方面，本专利技术实施例提供一种场景识别模型的构建方法，该方法包括：通过目标检测模型确定输入的图像的场景物体词；将场景物体词输入待训练模型，获得语义转化模型，其中，所述语义转化模型的输入为场景物体词，输出为与所述图像对应的场景语义词的组合属于各个场景语义词的概率；将所述目标检测模型和所述语义转化模型连接，获得场景识别模型；其本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种场景识别模型的构建方法，其特征在于，包括：/n通过目标检测模型确定输入的图像的场景物体词；/n将场景物体词输入待训练模型，获得语义转化模型，其中，所述语义转化模型的输入为场景物体词，输出为与所述图像对应的场景语义词的组合属于各个场景语义词的概率；/n将所述目标检测模型和所述语义转化模型连接，获得场景识别模型；其中，所述场景识别模型的输出为至少一个场景语义词。/n

【技术特征摘要】
1.一种场景识别模型的构建方法，其特征在于，包括：
通过目标检测模型确定输入的图像的场景物体词；
将场景物体词输入待训练模型，获得语义转化模型，其中，所述语义转化模型的输入为场景物体词，输出为与所述图像对应的场景语义词的组合属于各个场景语义词的概率；
将所述目标检测模型和所述语义转化模型连接，获得场景识别模型；其中，所述场景识别模型的输出为至少一个场景语义词。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语义转化模型包括两个参数矩阵，其中一个参数矩阵用于将场景物体词转换成物体词向量，另一个参数矩阵用于根据所述物体词向量预测与所述场景物体词对应的场景语义词。


3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，通过目标检测模型确定输入的图像的场景物体词，包括：
获取图像样本；
针对图像样本中的每张图像，建立所述每张图像包括的至少一个特征参数与对应的场景物体词之间的函数关系模型，其中，所述特征参数用于指示图像中包括的目标物体，所述函数关系模型的输入为至少一个特征参数，输出为场景物体词；
通过预设的至少一个样本特征参数对所述函数关系模型进行训练，直到所述场景物体词的取值达到设定标准，以获得所述目标检测模型；
基于所述目标检测模型对所述每张图像进行目标检测，获得所述一组场景物体词通过所述目标检测模型确定输入的图像的场景物体词。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将场景物体词输入待训练模型，获得语义转化模型，包括：
将场景物体词输入待训练模型，获得预测场景语义词；
若所述预测场景语义词和与所述图像对应的实际场景语义词的匹配度小于第一预设阈值，则继续训练所述待训练模型，直到所述匹配度满足预设条件，获得所述语义转化模型。


5.一种场景识别方法，其特征在于，包括：
接收待识别图像；
将所述待识别图像输入给场景识别模型，获得所述与待识别图像对应的至少一个场景语义词，其中，所述场景识别模型包括目标检测模型和语义转化模型，所述目标检测模型用于确定与所述待识别图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴琼，史永明，欧歌，刘宗民，黄继景，唐大伟，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11