【技术实现步骤摘要】
目标识别方法、装置和电子设备
本申请涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种目标识别方法、装置和电子设备。
技术介绍
随着计算机技术、神经网络技术的发展，越来越多的人用神经网络模型进行目标识别。目前通常是基于训练好的神经网络结构从一段视频或一张图片中识别出符合预设特征的目标物体。由于不同的图片，其记录的信息几乎不会相同，以识别图片中记录的人为例，不同的图片，其记录的人的大小、被遮挡情况、环境中的光照强度以及天气状况通常都不相同，为了达到准确地从图片或视频中识别目标的目的，人们不得不使用结构复杂的神经网络结构对图片或视频进行目标识别。也即是说，为了对图片或视频中的目标进行准确识别，现有的神经网络结构通常非常复杂，且需要进行大量的运算，这会导致目标识别的过程耗时长，不能满足目标检测的需求。
技术实现思路
本申请的目的包括，例如，提供了一种目标识别方法、装置和电子设备，其能够减少目标识别的识别时长并保证识别的准确率。本申请的实施例可以这样实现：第一方面，实施例提供一种目标识别方法，包括：获取...
【技术保护点】
1.一种目标识别方法，其特征在于，包括：/n获取待识别图像；/n将所述待识别图像输入至预先训练好的目标识别模型；其中，所述目标识别模型包括第一细节信息提取模块、第二细节信息提取模块以及第一YOLO识别模块；/n利用所述第一细节信息提取模块提取所述待识别图像的第一层次细节信息；/n将所述第一层次细节信息输入至所述第二细节信息提取模块进行特征提取，得到所述待识别图像的第二层次细节信息；/n将所述第二层次细节信息输入至所述第一YOLO识别模块进行目标识别，得到所述待识别图像的第一识别结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种目标识别方法，其特征在于，包括：
获取待识别图像；
将所述待识别图像输入至预先训练好的目标识别模型；其中，所述目标识别模型包括第一细节信息提取模块、第二细节信息提取模块以及第一YOLO识别模块；
利用所述第一细节信息提取模块提取所述待识别图像的第一层次细节信息；
将所述第一层次细节信息输入至所述第二细节信息提取模块进行特征提取，得到所述待识别图像的第二层次细节信息；
将所述第二层次细节信息输入至所述第一YOLO识别模块进行目标识别，得到所述待识别图像的第一识别结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一YOLO识别模块包括第一语义信息提取层和第一YOLO识别层；
所述将所述第二层次细节信息输入至所述第一YOLO识别模块进行目标识别，得到所述待识别图像的第一识别结果的步骤包括：
将所述第二层次细节信息输入至所述第一语义信息提取层进行特征提取，输出所述待识别图像的第一层次语义信息；
将所述第一层次语义信息输入至所述第一YOLO识别层进行目标识别，输出所述待识别图像的第一识别结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标识别模型还包括第二YOLO识别模块；
所述将所述第二层次细节信息输入至所述第一语义信息提取层进行特征提取，输出所述待识别图像的第一层次语义信息的步骤之后，所述方法还包括：
将所述第一层次语义信息以及所述第二层次细节信息输入至所述第二YOLO识别模块进行目标识别，得到所述待识别图像的第二识别结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二YOLO识别模块包括第一融合层、第二语义信息提取层、第二YOLO识别层；
所述将所述第一层次语义信息以及所述第二层次细节信息输入至所述第二YOLO识别模块进行目标识别，得到所述待识别图像的第二识别结果的步骤包括：
将所述第一层次语义信息以及所述第二层次细节信息输入至所述第一融合层进行特征融合，输出所述待识别图像的第一融合语义信息；
将所述第一融合语义信息输入至所述第二语义信息提取层进行特征提取，输出所述待识别图像的第二层次语义信息；
将所述第二层次语义信息输入至所述第二YOLO识别层进行目标识别，输出所述待识别图像的第二识别结果。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标识别模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜恒，
申请(专利权)人：重庆紫光华山智安科技有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50
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