本申请公开了一种图像识别方法、装置、设备及计算机存储介质，方法包括：获取第一图像，第一图像为图像序列中的非首帧图像；在已确定第二图像中包括目标对象的情况下，获取目标对象在第二图像中的第一位置信息；第二图像为图像序列中位于第一图像之前的图像，第一图像与第二图像之间相隔的图像帧数小于预定帧数；从第一图像中裁剪出与第一位置信息对应的图像区域，得到第一裁剪图像；将第一裁剪图像输入至第一图像识别模型中，得到对第一图像中目标对象的识别结果。根据本申请实施例，可以提高对第一图像的识别速度。对第一图像的识别速度。对第一图像的识别速度。
【技术实现步骤摘要】
图像识别方法、装置、设备及计算机存储介质
[0001]本申请属于计算机领域，尤其涉及一种图像识别方法、装置、设备及计算机存储介质。
技术介绍
[0002]随着计算机技术的变革以及算法的提升，人工智能在经历了充满波折的发展历程之后，成为了世界各国家的战略性发展方向。而图像识别是人工智能的一个分支，具有很广泛的应用。
[0003]在相关技术中，在一些场景下，比如，图像中有多个人或者采集图像的摄像头距离拍摄对象比较远，为了保证识别结果的准确性，需要利用至少两个图像识别模型来进行图像识别。每个图像识别模型负责不同的识别任务。
[0004]但是，由于每一个图像都需要通过至少两个模型来进行识别，导致对图像的识别速度比较慢。
技术实现思路
[0005]本申请实施例提供一种图像识别方法、装置、设备及计算机存储介质，能够提高对图像的识别速度。
[0006]一方面，本申请实施例提供一种图像识别方法，包括：
[0007]获取第一图像，所述第一图像为图像序列中的非首帧图像；
[0008]在已确定第二图像中包括目标对象的情况下，获取所述目标对象在所述第二图像中的第一位置信息；所述第二图像为所述图像序列中位于所述第一图像之前的图像，所述第一图像与所述第二图像之间相隔的图像帧数小于预定帧数；
[0009]从所述第一图像中裁剪出与所述第一位置信息对应的图像区域，得到第一裁剪图像；
[0010]将所述第一裁剪图像输入至第一图像识别模型中，得到对所述第一图像中所述目标对象的识别结果。
[0011]另一方面，本申请实施例提供了一种图像识别装置，包括：
[0012]第一获取模块，用于获取第一图像，所述第一图像为图像序列中的非首帧图像；
[0013]第二获取模块，用于在已确定第二图像中包括目标对象的情况下，获取所述目标对象在所述第二图像中的第一位置信息；所述第二图像为所述图像序列中位于所述第一图像之前的图像，所述第一图像与所述第二图像之间相隔的图像帧数小于预定帧数；
[0014]第一裁剪模块，用于从所述第一图像中裁剪出与所述第一位置信息对应的图像区域，得到第一裁剪图像；
[0015]第一输入模块，用于将所述第一裁剪图像输入至第一图像识别模型中，得到对所述第一图像中所述目标对象的识别结果。
[0016]再一方面，本申请实施例提供了一种图像识别设备，所述设备包括：处理器以及存
储有计算机程序指令的存储器；
[0017]所述处理器执行所述计算机程序指令时实现以上任意一项所述的图像识别方法。
[0018]再一方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现以上任意一项所述的图像识别方法。
[0019]本申请实施例的图像识别方法、装置、设备及计算机存储介质，当对图像序列中的第一图像进行识别时，如果在第一图像之前的第二图像中具有目标对象，那么可以根据目标对象在第二图像中的第一位置信息，从第一图像中裁剪出第一裁剪图像。然后，通过第一图像识别模型对第一裁剪图像进行识别，得到第一图像中目标对象的识别结果。由于第一图像与第二图像之间相隔的图像帧数小于预定帧数，说明第一图像与第二图像之间比较近，进而说明目标对象在第一图像与第二图像中的位置变化比较小。因此，可以根据第二图像中目标对象的第一位置信息，从第一图像中裁剪出第一裁剪图像，并进行目标对象的识别。可见，在对第一图像进行识别时，可以利用之前帧的第二图像中目标对象的第一位置信息，不需要通过一个模型确定第一图像中目标对象的位置信息。由此，在对第一图像进行识别时，减少了一个模型的运算量，从而提高对第一图像的识别速度。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，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。
[0021]图1是本申请提供的一个实施例的用于实现图像识别方法的系统架构图；
[0022]图2是本申请提供的一个实施例的图像识别方法的流程示意图；
[0023]图3是本申请提供的另一个实施例的图像识别方法的流程示意图；
[0024]图4是本申请提供的又一个实施例的图像识别方法的流程示意图；
[0025]图5是本申请提供的再一个实施例的图像识别方法的流程示意图；
[0026]图6是本申请提供的一个实施例的首帧图像的识别原理示意图；
[0027]图7是本申请提供的一个实施例的第二帧图像的识别原理示意图；
[0028]图8是本申请提供的再一个实施例的图像识别方法的流程示意图；
[0029]图9是本申请提供的再一个实施例的图像识别方法的流程示意图；
[0030]图10是本申请提供的一个实施例的确定图像位置信息的原理示意图；
[0031]图11是本申请提供的一个实施例的第三帧图像的识别原理示意图；
[0032]图12-A和图12-B是本申请提供的再一个实施例的图像识别方法的流程示意图；
[0033]图13是本申请提供的一个实施例的图像识别装置的结构示意图；
[0034]图14是本申请提供的一个实施例的图像识别设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0035]下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领
域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。
[0036]需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0037]在
技术介绍
中已经提到在一些场景下，为了保证识别结果的准确性，需要利用至少两个图像识别模型来进行图像识别。其中的一个图像识别模型可以先确定图像中目标对象的位置，然后，根据目标对象的位置，通过另一个图像识别模型对图像中的目标对象进行识别。
[0038]但是，由于每一个图像都需要通过至少两个模型来进行识别，导致识别速度比较慢。
[0039]针对图像识别速度比较慢的技术问题，本申请本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：获取第一图像，所述第一图像为图像序列中的非首帧图像；在已确定第二图像中包括目标对象的情况下，获取所述目标对象在所述第二图像中的第一位置信息；所述第二图像为所述图像序列中位于所述第一图像之前的图像，所述第一图像与所述第二图像之间相隔的图像帧数小于预定帧数；从所述第一图像中裁剪出与所述第一位置信息对应的图像区域，得到第一裁剪图像；将所述第一裁剪图像输入至第一图像识别模型中，得到对所述第一图像中所述目标对象的识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一位置信息包括用于表征所述目标对象在所述第二图像中的第一位置范围；所述从所述第一图像中裁剪出与所述第一位置信息对应的图像区域，得到第一裁剪图像，包括：按照预定放大方式扩大所述第一位置范围，得到第二位置范围；从所述第一图像中裁剪出在所述第二位置范围内的所述第一裁剪图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标对象在所述第二图像中的第一位置信息，包括：在已通过第二图像识别模型确定所述目标对象在所述第二图像中的所述第一位置信息的情况下，从存储数据中获取所述第一位置信息，所述存储数据中包括在对所述图像序列中的图像进行识别的过程中产生的数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标对象在所述第二图像中的第一位置信息，包括：在未通过所述第二图像识别模型确定所述目标对象在所述第二图像中的所述第一位置信息的情况下，获取所述目标对象在第三图像中的第二位置信息，所述第三图像为所述图像序列中位于所述第二图像之前的图像，所述第二图像与所述第三图像之间相隔的图像帧数小于所述预定帧数；根据所述第三图像以及所述第二图像，对所述第二位置信息进行校正，得到所述第一位置信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三图像以及所述第二图像，对所述第二位置信息进行校正，得到所述第一位置信息，包括：获取所述第二图像中所述目标对象的多个第一关键点以及所述第三图像中所述目标对象的多个第二关键点，所述多个第一关键点与所述多个第二关键点一一对应；根据对应的所述第一关键点与所述第二关键点的坐标，确定仿射变换矩阵，所述仿射变换矩阵用于表征从所述第三图像至所述第二图像所述目标对象的位置变化信息；基于所述仿射变换矩阵，对所述第二位置信息进行仿射变换，得到所述第一位置信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据对应的所述第一关键点与所述第二关键点的坐标，确定...
【专利技术属性】
技术研发人员：王翔，
申请(专利权)人：安徽鸿程光电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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