图像识别方法及装置、存储介质、终端、图像识别系统制造方法及图纸

一种图像识别方法及装置、存储介质、终端、图像识别系统，所述图像识别方法包括：采集图像信息，所述图像信息包括M个图像通道，M为大于1的正整数；识别所述图像信息中的N个图像通道，以确定所述图像信息是否包含预设识别目标，N<M，且N为正整数；当包含所述预设识别目标时，输出识别成功信息。通过本发明专利技术的技术方案，可以降低图像传感器的图像识别功耗，以减少终端功耗。

【技术实现步骤摘要】
图像识别方法及装置、存储介质、终端、图像识别系统
本专利技术涉及图像识别
，具体地涉及一种图像识别方法及装置、存储介质、终端、图像识别系统。
技术介绍
典型图像采集设备(例如，摄像机)需要持续采集图像信息。基本流程如下：图像传感器(例如，互补金属氧化物半导体(ComplementaryMetal-Oxide-Semiconductortransistor，简称CMOS)传感器)采集图像信息，所述图像信息通常为拜耳(Bayer)未经加工图像(Raw)格式数据。之后，通过通用接口传输至图像处理芯片，所述图像处理芯片将Raw格式数据转换为红、绿、蓝(Red，Green，Blue，简称RGB)色彩格式或其他格式，并进行图像识别或视频编码处理。其中，所述通用接口可以包括移动行业处理器接口(MobileIndustryProcessorInterface，简称MIPI)、显示串行接口(DisplaySerialInterface，简称DSI)和摄像机串行接口(CameraSerialInterface，简称CSI)等。在图像采集设备中，为了采集尽量多的图像信息，通常希望图像传感器具有高分辨率。目前主流摄像机均采用1080逐行扫描(即1080P)或高于1080P的分辨率，像素数量达到1920×1080，色彩包括红、绿、蓝(RGB)三个通道，视频帧率一般为30帧/秒，视频数据流带宽为1920×1080×3×30≈186兆比特每秒(millionbitspersecond，简称Mbps)。然而，在很多领域中，如安防监控领域，图像传感器拍摄的很多内容均可视为无效信息。即使可以通过神经网络处理有用信息，图像传感器与视频处理芯片之间传输的数据也无法减少，持续的视频处理既浪费系统功耗又占用存储资源。尤其是在物联网(InternetofThings，简称IOT)领域，一方面，图像识别作为人机交互的基本接口，图像识别功能功耗较高，应用空间受限，电池供电时无法做到“always-on(永远在线)”；另一方面，图像处理器需要持续工作，无法进行深度待机，无法实现低功耗唤醒功能。图像识别基本功能消耗的功耗及系统成本过高，极大地限制了图像处理的应用场景。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是如何降低图像传感器的图像识别功耗，以减少终端功耗。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种图像识别方法，包括：采集图像信息，所述图像信息包括M个图像通道，M为大于1的正整数；识别所述图像信息中的N个图像通道，以确定所述图像信息是否包含预设识别目标，N<M，且N为正整数；当包含所述预设识别目标时，输出识别成功信息。可选的，所述识别所述图像信息中的N个图像通道包括：利用神经网络识别所述图像信息中的N个图像通道。可选的，所述图像信息为模拟图像，所述神经网络为模拟神经网络，所述利用神经网络识别所述图像信息中的N个图像通道包括：利用所述模拟神经网络，识别所述模拟图像中的N个图像通道。可选的，所述图像信息为数字图像，所述神经网络为数字神经网络，所述利用神经网络识别所述图像信息中的N个图像通道包括：利用所述数字神经网络，识别所述数字图像中的N个图像通道。可选的，所述图像识别方法还包括：当输出识别成功信息时，触发所述预设识别目标关联的控制信号。可选的，在触发所述预设识别目标关联的控制信号之后，所述图像识别方法还包括：响应于所述控制信号，从待机模式转为工作模式。可选的，所述图像识别方法还包括：响应于所述控制信号，切换图像分辨率模式，切换后的图像分辨率高于当前图像分辨率。可选的，所述预设识别目标为预设人员，在切换图像分辨率模式之后，所述图像识别方法还包括：基于切换后的图像分辨模式，利用人形识别技术和/或人脸识别技术确定识别结果。为解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供一种图像识别装置，包括：光电转换模块，适于采集图像信息，所述图像信息包括M个图像通道，M为大于1的正整数；识别模块，适于识别所述图像信息中的N个图像通道，以确定所述图像信息是否包含预设识别目标，N<M，且N为正整数；输出模块，适于当包含所述预设识别目标时，输出识别成功信息。可选的，所述识别模块包括：神经网络处理子模块，适于利用神经网络识别所述图像信息中的N个图像通道。可选的，所述图像信息为模拟图像，所述神经网络为模拟神经网络，所述神经网络处理子模块包括：模拟神经网络处理单元，适于利用所述模拟神经网络，识别所述模拟图像中的N个图像通道。可选的，所述图像信息为数字图像，所述神经网络为数字神经网络，所述神经网络处理子模块包括：数字神经网络处理单元，适于利用所述数字神经网络，识别所述数字图像中的N个图像通道。可选的，所述图像识别装置还包括：触发模块，适于当输出识别成功信息时，触发所述预设识别目标关联的控制信号。可选的，所述图像识别装置还包括：转换模块，适于在触发所述预设识别目标关联的控制信号之后，响应于所述控制信号，从待机模式转为工作模式。可选的，所述图像识别装置还包括：切换模块，适于在触发所述预设识别目标关联的控制信号之后，响应于所述控制信号，切换图像分辨率模式，切换后的图像分辨率高于当前图像分辨率。可选的，所述预设识别目标为预设人员，所述图像识别装置还包括：确定模块，适于在切换图像分辨率模式之后，基于切换后的图像分辨模式，利用人形识别技术和/或人脸识别技术确定识别结果。为解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述方法的步骤。为解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述方法的步骤。为解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供一种图像识别系统，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述方法的步骤。与现有技术相比，本专利技术实施例的技术方案具有以下有益效果：本专利技术实施例提供一种图像识别方法，包括：采集图像信息，所述图像信息包括M个图像通道，M为大于1的正整数；识别所述图像信息中的N个图像通道，以确定所述图像信息是否包含预设识别目标，N<M，且N为正整数；当包含所述预设识别目标时，输出识别成功信息。通过本专利技术实施例提供的技术方案，可以通过识别图像通道数量较少的图像信息，减少存储量，降低处理数据量，有利于节省终端功耗。进一步，有利于降低系统成本，扩展图像识别应用领域。进一步，所述图像信息为模拟图像，所述神经网络为模拟神经网络，所述利用神经网络识别所述图像信息中的N个图像通道包括：利用所述模拟神经网络，识别所述模拟图像中的N个图像通道。通过本专利技术实施例提供的技术方案，可以将图像通道数量较少的图像信息输入至低功耗的模拟神经网络直接处理有用信息，进而能够进一步压缩数据存储量，降低设备功耗，从而可以延长待机时长。进一步，所述图像信息为数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：/n采集图像信息，所述图像信息包括M个图像通道，M为大于1的正整数；/n识别所述图像信息中的N个图像通道，以确定所述图像信息是否包含预设识别目标，N<M，且N为正整数；/n当包含所述预设识别目标时，输出识别成功信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：
采集图像信息，所述图像信息包括M个图像通道，M为大于1的正整数；
识别所述图像信息中的N个图像通道，以确定所述图像信息是否包含预设识别目标，N<M，且N为正整数；
当包含所述预设识别目标时，输出识别成功信息。


2.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述识别所述图像信息中的N个图像通道包括：
利用神经网络识别所述图像信息中的N个图像通道。


3.根据权利要求2所述的图像识别方法，其特征在于，所述图像信息为模拟图像，所述神经网络为模拟神经网络，所述利用神经网络识别所述图像信息中的N个图像通道包括：
利用所述模拟神经网络，识别所述模拟图像中的N个图像通道。


4.根据权利要求2所述的图像识别方法，其特征在于，所述图像信息为数字图像，所述神经网络为数字神经网络，所述利用神经网络识别所述图像信息中的N个图像通道包括：
利用所述数字神经网络，识别所述数字图像中的N个图像通道。


5.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，还包括：
当输出识别成功信息时，触发所述预设识别目标关联的控制信号。


6.根据权利要求5所述的图像识别方法，其特征在于，在触发所述预设识别目标关联的控制信号之后，还包括：
响应于所述控制信号，从待机模式转为工作模式。


7.根据权利要求5所述的图像识别方法，其特征在于，还包括：
响应于所述控制信号，切换图像分辨率模式，切换后的图像分辨率高于当前图像分辨率。


8.根据权利要求7所述的图像识别方法，其特征在于，所述预设识别目标为预设人员，在切换图像分辨率模式之后，所述图像识别方法还包括：
基于切换后的图像分辨模式，利用人形识别技术和/或人脸识别技术确定识别结果。


9.一种图像识别装置，其特征在于，包括：
光电转换模块，适于采集图像信息，所述图像信息包括M个图像通道，M为大于1的正整数；
识别模块，适于识别所述图像信息中的N个图像通道，以确定所述图像信息是否包含预设识别目标，N<M，且N为正整数；
输出模块，适于当包含所述预设识别目标时，输出识别成功信息。

【专利技术属性】
技术研发人员：龚向阳，
申请(专利权)人：上海齐感电子信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31