腕表识别方法及设备技术

本发明专利技术涉及腕表识别的技术领域，公开了一种腕表识别方法及设备。其中，该方法包括以下步骤：通过扫描模型识别图片上的表框候选框与品牌候选框；所述扫描模型从所述表框候选框与品牌候选框中截取数据候选区域提交至服务器；所述服务器通过所述品牌候选框的数据候选区域识别出腕表的品牌；所述服务器根据所述腕表的品牌调出相应的表款识别模型；将所述表框候选框的数据候选区域通过所述表款识别模型进行识别，获得所述腕表的表款。本发明专利技术技术方案给出的腕表识别方法提高了腕表表款的识别速度和准确性。

Wrist watch recognition method and equipment

【技术实现步骤摘要】
腕表识别方法及设备
本专利技术专利涉及腕表识别的
，具体而言，涉及一种腕表识别方法及设备。
技术介绍
目前基于深度学习的图像识别技术在腕表识别方面的应用，基本上限于单模型的应用，如使用分类模型对图片，分类模型比较常用包括Alexnet、VGG、inception、moblilenet、efficientnet、resnet等，各模型区别在于识别结果的准确率与训练、识别过程中的计算量以及资源占用率。上述分类模型对腕表识别的过程中，图片分类模型都比较成熟，训练、识别以及部署都有比较成熟的方案，简单便捷。但是，腕表识别的应用场景决定了用户不会按模型输入需求提供图片，图片分类模型不能检测到手表在图片中的位置，所以会大大降低识别的准确率。另一个问题是，无论图片中是否存在表款，分类模型都会给出一个结果，会造成一些让人迷惑的结果。此外，目前市面上的腕表表款超过7万种，为这么多品类做区分，使用单一的分类模型会很难满足要求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种腕表识别方法，旨在解决现有技术中，腕表识别准确率较低的问题。本专利技术是这样实现的，一种腕表识别方法，包括以下步骤：通过扫描模型识别图片上的表框候选框与品牌候选框；所述扫描模型从所述表框候选框与品牌候选框中截取数据候选区域提交至服务器；所述服务器通过所述品牌候选框的数据候选区域识别出腕表的品牌；所述服务器根据所述腕表的品牌调出相应的表款识别模型；将所述表框候选框的数据候选区域通过所述表款识别模型进行识别，获得所述腕表的表款。可选的，所述通过扫描模型识别图片上的表框候选框与品牌候选框的步骤包括：所述扫描模型将图片转化为灰度图；提取所述灰度图上腕表的形状特征和位置特征；根据所述腕表的形状特征和位置特征确定所述表框候选框与品牌候选框。可选的，所述通过扫描模型识别图片上的表框候选框与品牌候选框的步骤还包括：当所述扫描模型未识别图片上的表框候选框与品牌候选框时；所述扫描模型重新进行识别。可选的，所述通过扫描模型识别图片上的表框候选框与品牌候选框的步骤之前：所述扫描模型接收拍摄的所述图片；或，所述扫描模型接收上传的所述图片。可选的，所述所述服务器通过所述品牌候选框的数据候选区域识别出腕表的品牌的步骤包括：当所述服务器通过所述品牌候选框的数据候选区域识别出腕表的品牌时，执行所述服务器根据所述腕表的品牌调出相应的品牌分类模型；当所述服务器通过所述品牌候选框的数据候选区域未识别出腕表的品牌时；所述服务器调出总体分类模型；将表框候选框的数据候选区域通过总体分类模型进行识别，获得腕表的表款。可选的，所述当所述服务器通过所述品牌候选框的数据候选区域识别出腕表的品牌时的步骤包括：提取所述品牌候选框的数据候选区域内的文字特征；调出品牌分类模型；将所述文字特征与品牌分类模型的品牌文字进行比对；得到所述腕表的品牌。可选的，所述提取所述品牌候选框的数据候选区域内的文字特征的步骤包括：将所述品牌候选框的数据候选区域内的图像转化为灰度图像；识别所述灰度图像内的文字特征；提取所述灰度图像内的文字特征。可选的，所述当所述服务器通过所述品牌候选框的数据候选区域识别出腕表的品牌时的步骤还包括：提取所述品牌候选框的数据候选区域内的标识特征；调出品牌分类模型；将所述标识特征与品牌分类模型的品牌标识进行比对；得到所述腕表的品牌。可选的，所述将所述表框候选框的数据候选区域通过所述表款识别模型进行识别，获得所述腕表的表款的步骤之后：所述服务器将所述腕表的表款发送至用户的移动端。本专利技术还给出了一种腕表识别设备，所述腕表识别设备包括扫描端、处理端；所述扫描端用于通过扫描模型识别图片上的表框候选框与品牌候选框；所述扫描模型从所述表框候选框与品牌候选框中截取数据候选区域提交至处理端的服务器；所述处理端用于通过所述服务器通过所述品牌候选框的数据候选区域识别出腕表的品牌；所述服务器根据所述腕表的品牌调出相应的品牌分类模型；将所述表框候选框的数据候选区域通过品牌分类模型进行识别，获得所述腕表的表款。与现有技术相比，本专利技术给出的腕表识别方法，在腕表识别过程中，首先通过品牌候选框的数据候选区域将腕表的品牌识别出来，减小了表款的识别范围，在具体的表款识别时，则以对应品牌的表款识别模型对表框候选框的数据候选区域进行识别，进而得到腕表的表款，腕表的识别准确率高，相较于整体识别模型提升了五个百分点，且不局限于分类数量，在按品牌分类后，不会出现因分类过多而导致识别率降低的情况。另外，由于扫描模型发送的为表框候选框与品牌候选框中截取数据候选区域，不必要传输整个图片，减少了图片传输量，提高响应速度，提高识别速度。解决了现有技术中，腕表识别准确率较低的问题。附图说明图1是本专利技术一实施例提供的腕表识别方法的流程示意图；图2是本专利技术又一实施例提供的腕表识别方法的流程示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。以下结合具体实施例对本专利技术的实现进行详细的描述。本实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本专利技术的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。本专利技术给出的腕表识别方法提高了腕表表款的识别速度和准确性。参照图1所示，为本专利技术提供的较佳实施例。一种腕表识别方法，包括以下步骤：S10，通过扫描模型识别图片上的表框候选框与品牌候选框；S20，扫描模型从表框候选框与品牌候选框中截取数据候选区域提交至服务器；S30，服务器通过品牌候选框的数据候选区域识别出腕表的品牌；S40，服务器根据腕表的品牌调出相应的表款识别模型；S50，将表框候选框的数据候选区域通过表款识别模型进行识别，获得腕表的表款。此处所说的表框候选框为腕表的轮廓所在的区域，将腕表的轮廓所在的区域截取下来即为表框候选区的数据候选区域，以便于后续的腕表识别；而品牌候选框则为腕表上品牌文字或标识所在的区域范围，将该区域范围截取下来即为品牌候选区的数据候选区域，以便后续腕表品牌的识别。这样，在腕表识别过程中，首先通过品牌候选框的数据候选区域将腕表的品牌识别出来，减小了表款的识别范围，在具体的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种腕表识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n通过扫描模型识别图片上的表框候选框与品牌候选框；/n所述扫描模型从所述表框候选框与品牌候选框中截取数据候选区域提交至服务器；/n所述服务器通过所述品牌候选框的数据候选区域识别出腕表的品牌；/n所述服务器根据所述腕表的品牌调出相应的表款识别模型；/n将所述表框候选框的数据候选区域通过所述表款识别模型进行识别，获得所述腕表的表款。/n

【技术特征摘要】
1.一种腕表识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过扫描模型识别图片上的表框候选框与品牌候选框；
所述扫描模型从所述表框候选框与品牌候选框中截取数据候选区域提交至服务器；
所述服务器通过所述品牌候选框的数据候选区域识别出腕表的品牌；
所述服务器根据所述腕表的品牌调出相应的表款识别模型；
将所述表框候选框的数据候选区域通过所述表款识别模型进行识别，获得所述腕表的表款。


2.如权利要求1所述的一种腕表识别方法，其特征在于，所述通过扫描模型识别图片上的表框候选框与品牌候选框的步骤包括：
所述扫描模型将图片转化为灰度图；
提取所述灰度图上腕表的形状特征和位置特征；
根据所述腕表的形状特征和位置特征确定所述表框候选框与品牌候选框。


3.如权利要求2所述的一种腕表识别方法，其特征在于，所述通过扫描模型识别图片上的表框候选框与品牌候选框的步骤还包括：
当所述扫描模型未识别图片上的表框候选框与品牌候选框时；
所述扫描模型重新进行识别。


4.如权利要求1至3任意一项所述的一种腕表识别方法，其特征在于，所述通过扫描模型识别图片上的表框候选框与品牌候选框的步骤之前：
所述扫描模型接收拍摄的所述图片；
或，所述扫描模型接收上传的所述图片。


5.如权利要求1至3任意一项所述的一种腕表识别方法，其特征在于，所述所述服务器通过所述品牌候选框的数据候选区域识别出腕表的品牌的步骤包括：
当所述服务器通过所述品牌候选框的数据候选区域识别出腕表的品牌时，执行所述服务器根据所述腕表的品牌调出相应的品牌分类模型；
当所述服务器通过所述品牌候选框的数据候选区域未识别出腕表的品牌时；所述服务器调出总体分类模型；将表框候选框的数据候选区域通过总体分类模型进行识别，获得...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨创，夏浪，周凤，
申请(专利权)人：深圳成子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44