一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待识别图像，待识别图像中包括待识别对象；将待识别图像输入图像分割网络，得到待识别对象对应的分割标签，图像分割网络为基于图像样本及其分割标签预先训练完成的，分割标签用于标识图像中对象的部件在图像中的区域；根据待识别对象对应的分割标签，提取待识别对象的部件图像特征；将部件图像特征与预先存储的部件图像特征进行比对，确定待识别对象的识别结果。即使待识别图像中的待识别对象不是完整的，电子设备也可以基于待识别对象的部件图像特征及预先存储的部件图像特征，对待识别对象进行准确的识别，大大提高图像识别的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
图像识别在各个领域的应用非常广泛，在现今图像处理领域占有非常重要的地位，对于维护公共治安、打击各类犯罪活动具有重要的意义。例如，在行人重识别技术中，需要从不同的监控视频中查找到同一目标人物，便需要对监控视频图像进行图像识别。目前图像识别的过程一般为：获取待识别图像，然后提取待识别图像中对象的图像特征，再将提取的图像特征与预先提取的各个对象的图像特征进行比对，寻找最接近的图像特征，进而确定待识别图像中对象的身份、出行记录等信息，完成图像识别。在上述图像识别的过程中，关注的是需要识别的对象整体，也就是说，预先提取的各个对象的图像特征均为整个对象的图像特征。然而，由于摄像头盲区、复杂场景等因素的干扰，会出现待识别图像中的对象并不完整的情况。例如，预先提取的对象的图像特征是行走状态的行人的整体的图像特征，而待识别图像中的对象是骑车状态的行人，由于车身遮挡了行人下半身，骑车状态的行人的图像特征与行走本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待识别图像，其中，所述待识别图像中包括待识别对象；/n将所述待识别图像输入图像分割网络，得到所述待识别对象对应的分割标签，其中，所述图像分割网络为基于图像样本及其分割标签预先训练完成的，所述分割标签用于标识图像中对象的部件在所述图像中的区域；/n根据所述待识别对象对应的分割标签，提取所述待识别对象的部件图像特征；/n将所述部件图像特征与预先存储的部件图像特征进行比对，确定所述待识别对象的识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待识别图像，其中，所述待识别图像中包括待识别对象；
将所述待识别图像输入图像分割网络，得到所述待识别对象对应的分割标签，其中，所述图像分割网络为基于图像样本及其分割标签预先训练完成的，所述分割标签用于标识图像中对象的部件在所述图像中的区域；
根据所述待识别对象对应的分割标签，提取所述待识别对象的部件图像特征；
将所述部件图像特征与预先存储的部件图像特征进行比对，确定所述待识别对象的识别结果。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待识别图像对应的分割标签，提取所述待识别对象的部件图像特征的步骤，包括：
从所述待识别图像中分割出目标分割标签对应的区域，其中，所述目标分割标签为所述待识别对象对应的分割标签中的一个或多个；
将所分割出的区域输入预先训练完成的特征提取网络，得到所述待识别对象的部件图像特征。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述部件图像特征与预先存储的部件图像特征进行比对，确定所述待识别对象的识别结果的步骤，包括：
将所述部件图像特征与预先存储的所有部件图像特征逐一进行比对，得到所述部件图像特征与每一预先存储的部件图像特征的相似度；
基于所述相似度确定所述待识别对象的识别结果。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分割标签还用于标识图像中对象部件的类别；
所述将所述部件图像特征与预先存储的部件图像特征进行比对，确定所述待识别对象的识别结果的步骤，包括：
根据所述待识别图像对应的分割标签所标识的部件的类别，以及预设的类别与预先建立的多个特征存储库的对应关系，从所述多个特征存储库中，确定目标类别对应的目标特征存储库，其中，所述目标类别为所述待识别图像对应的分割标签所标识的部件的类别，所述多个特征存储库中分别存储有各类别的部件图像特征；
将所述部件图像特征与所述目标特征存储库中存储的部件图像特征进行比对，确定所述待识别对象的识别结果。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征存储库的建立方式，包括：
获取各对象的图像；
将所述各对象的图像输入所述图像分割网络，得到每个对象对应的分割标签；
根据所述每个对象对应的分割标签，从对应的图像中分割出部件图像；
将所述部件图像输入预先训练完成的特征提取网络，得到所述部件图像的部件图像特征；
按照所述每个图像对应的分割标签所标识的部件的类别，将所述部件图像的部件图像特征进行存储，得到多个特征存储库。


6.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述图像分割网络的训练方式，包括：
获取初始图像分割网络模型及多个图像样本；
按照预设规则标记每个图像样本中对象的各部件在所述图像样本中的区域，得到每个图像样本的分割标签；
将所述图像样本输入所述初始图像分割网络模型，得到预测标签；
基于所述预测标签及其对应的图像样本的分割标签，调整所述初始图像分割网络模型的参数，直到所述初始图像分割网络模型的迭代次数达到预设次数，或，所述初始图像分割网络模型输出的预测标签的准确度达到预设值，停止训练，得到所述图像分割网络。


7.一种图像识别装置，其特征在于，所述装置包括：
待识别图像获取模块，用于获取待识别图像，其中，所述待识别图像中包括待识别对象；
分割标签确定模块，用于将所述待识别图像输入图像分割网络，得到所述待识别对象对应的分割标签，其中，所述图像分割网络为模型训练模块基于图像样本及其分割标签预先训练完成的，所述分割标签...

【专利技术属性】
技术研发人员：张鼎，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33