本发明专利技术公开了一种目标识别方法，该方法包括以下步骤：对接收到的目标识别请求进行解析，得到待识别目标和目标识别算法；从文件数据库中查找与目标识别算法对应的目标描述文件；其中，文件数据库中存储有各识别算法与各描述文件之间的对应关系；读取目标描述文件中的目标算法类型；从模型数据库中调取与目标算法类型对应的目标识别模型；其中，模型数据库中存储有各算法类型与各识别模型之间的对应关系；利用目标识别模型对待识别目标进行识别操作。应用本发明专利技术实施例所提供的技术方案，不需要安装多个软件，节省时间，提升了对待识别目标的识别效果。本发明专利技术还公开了一种目标识别装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。
【技术实现步骤摘要】
一种目标识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质
本专利技术涉及图像识别
，特别是涉及一种目标识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
在高空无人机侦察识别时，会根据现场需要，更改和选择不同卷积神经网络算法对多目标和不同种类目标进行识别。目前采用卷积神经网络算法的识别软件进行识别时，目标识别软件一般采用固定推理方法对单种推理方式的神经网络算法进行识别推理，即在软件设计之初便确定算法所采用的推理规则。这种软件进行算法更改时，只能选择同种类的算法进行替换。例如：采用yolo算法网络进行推理的软件只能用yolo类算法进行替换，采用rcnn类的算法网络只能用rcnn类的算法进行替换。但是，例如进行巡逻时需要进行多种目标的广泛的识别，这时需要采用快速的yolo类型网络。而又在进行跟踪和侦察时需要进行精细化的高准确度识别，这时需要采用rcnn类型网络。只能通过重启其他类型算法网络对应的软件的方式进行目标识别，需要安装各类算法网络分别对应的软件，软件安装冗杂，软件重启过程慢，影响对待识别目标的识别效果。综上所述，如何有效地解决现有的目标识别方法软件安装冗杂，软件重启过程慢，影响对待识别目标的识别效果等问题，是目前本领域技术人员急需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种目标识别方法，该方法不需要安装多个软件，节省时间，提升了对待识别目标的识别效果；本专利技术的另一目的是提供一种目标识别装置、设备及计算机可读存储介质。为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种目标识别方法，包括：对接收到的目标识别请求进行解析，得到待识别目标和目标识别算法；从文件数据库中查找与所述目标识别算法对应的目标描述文件；其中，所述文件数据库中存储有各识别算法与各描述文件之间的对应关系；读取所述目标描述文件中的目标算法类型；从模型数据库中调取与所述目标算法类型对应的目标识别模型；其中，所述模型数据库中存储有各算法类型与各识别模型之间的对应关系；利用所述目标识别模型对所述待识别目标进行识别操作。在本专利技术的一种具体实施方式中，在利用所述目标识别模型对所述待识别目标进行识别操作之后，还包括：输出目标识别结果。在本专利技术的一种具体实施方式中，输出目标识别结果，包括：将所述目标识别结果以包络框的形式绘制于所述待识别目标所在图像，得到目标图像；输出所述目标图像。在本专利技术的一种具体实施方式中，将所述目标识别结果以包络框的形式绘制于所述待识别目标所在图像，包括：读取所述目标描述文件中的目标锚点信息；根据所述目标锚点信息计算所述目标包络框；将所述目标识别结果以所述目标包络框的形式绘制于所述待识别目标所在图像。在本专利技术的一种具体实施方式中，当基于多个包含待识别目标的图像对所述待识别目标进行识别时，输出所述目标图像，包括：将绘制后得到的各所述目标图像编码为目标视频流；对所述目标视频流进行输出操作。在本专利技术的一种具体实施方式中，输出所述目标识别结果，包括：按照预设标准输出格式对所述目标识别结果进行输出操作。一种目标识别装置，包括：请求解析模块，用于对接收到的目标识别请求进行解析，得到待识别目标和目标识别算法；文件查找模块，用于从文件数据库中查找与所述目标识别算法对应的目标描述文件；其中，所述文件数据库中存储有各识别算法与各描述文件之间的对应关系；算法类型读取模块，用于读取所述目标描述文件中的目标算法类型；模型调取模块，用于从模型数据库中调取与所述目标算法类型对应的目标识别模型；其中，所述模型数据库中存储有各算法类型与各识别模型之间的对应关系；识别模块，用于利用所述目标识别模型对所述待识别目标进行识别操作。在本专利技术的一种具体实施方式中，还包括：结果输出模块，用于在利用所述目标识别模型对所述待识别目标进行识别操作之后，输出目标识别结果。一种目标识别设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现如前所述目标识别方法的步骤。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前所述目标识别方法的步骤。应用本专利技术实施例所提供的方法，对接收到的目标识别请求进行解析，得到待识别目标和目标识别算法；从文件数据库中查找与目标识别算法对应的目标描述文件；其中，文件数据库中存储有各识别算法与各描述文件之间的对应关系；读取目标描述文件中的目标算法类型；从模型数据库中调取与目标算法类型对应的目标识别模型；其中，模型数据库中存储有各算法类型与各识别模型之间的对应关系；利用目标识别模型对待识别目标进行识别操作。通过预先设置存储有各识别算法分别对应的描述文件的文件数据库，以及存储有各算法类型分别对应的识别模型的模型数据库，当解析到需要调用的目标识别算法时，直接调取目标算法对应的目标识别模型对待识别目标进行识别。不需要安装多个软件，节省时间，提升了对待识别目标的识别效果。相应的，本专利技术实施例还提供了与上述目标识别方法相对应的目标识别装置、设备和计算机可读存储介质，具有上述技术效果，在此不再赘述。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例中目标识别方法的一种实施流程图；图2为本专利技术实施例中目标识别方法的另一种实施流程图；图3为本专利技术实施例中一种目标识别装置的结构框图；图4为本专利技术实施例中一种目标识别设备的结构框图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例一：参见图1，图1为本专利技术实施例中目标识别方法的一种实施流程图，该方法可以包括以下步骤：S101：对接收到的目标识别请求进行解析，得到待识别目标和目标识别算法。在高空无人机执行侦察任务的过程中，当需要进行目标识别时，向目标识别中心发送目标识别请求，目标识别请求中包含待识别目标和目标识别算法。目标识别中心接收目标识别请求，并对接收到的目标识别请求进行解析，得到待识别目标和目标识别算法。目标识别算法为与当前场景相适应的识别算法。S102：从文件数据库中查找与目标识别算法对应的目标描述文件。其中，文件数据库中存储有各识别算法与各描述文件之间的对应关系。预设建立存储有各识别算法与本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种目标识别方法，其特征在于，包括：/n对接收到的目标识别请求进行解析，得到待识别目标和目标识别算法；/n从文件数据库中查找与所述目标识别算法对应的目标描述文件；其中，所述文件数据库中存储有各识别算法与各描述文件之间的对应关系；/n读取所述目标描述文件中的目标算法类型；/n从模型数据库中调取与所述目标算法类型对应的目标识别模型；其中，所述模型数据库中存储有各算法类型与各识别模型之间的对应关系；/n利用所述目标识别模型对所述待识别目标进行识别操作。/n
【技术特征摘要】
1.一种目标识别方法，其特征在于，包括：
对接收到的目标识别请求进行解析，得到待识别目标和目标识别算法；
从文件数据库中查找与所述目标识别算法对应的目标描述文件；其中，所述文件数据库中存储有各识别算法与各描述文件之间的对应关系；
读取所述目标描述文件中的目标算法类型；
从模型数据库中调取与所述目标算法类型对应的目标识别模型；其中，所述模型数据库中存储有各算法类型与各识别模型之间的对应关系；
利用所述目标识别模型对所述待识别目标进行识别操作。
2.根据权利要求1所述的目标识别方法，其特征在于，在利用所述目标识别模型对所述待识别目标进行识别操作之后，还包括：
输出目标识别结果。
3.根据权利要求2所述的目标识别方法，其特征在于，输出目标识别结果，包括：
将所述目标识别结果以包络框的形式绘制于所述待识别目标所在图像，得到目标图像；
输出所述目标图像。
4.根据权利要求3所述的目标识别方法，其特征在于，将所述目标识别结果以包络框的形式绘制于所述待识别目标所在图像，包括：
读取所述目标描述文件中的目标锚点信息；
根据所述目标锚点信息计算所述目标包络框；
将所述目标识别结果以所述目标包络框的形式绘制于所述待识别目标所在图像。
5.根据权利要求4所述的目标识别方法，其特征在于，当基于多个包含待识别目标的图像对所述待识别目标进行识别时，输出所述目标图像，包括：
将绘制后得到的各所述目标图像编码为目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：庞棣，王月星，熊继东，王兵，
申请(专利权)人：中航成都无人机系统股份有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51
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