前景识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种前景识别方法，该方法包括：先生成待识别图片的特征表示，然后，根据该待识别图片的特征表示、以及预先生成的至少一个已知前景类别和背景类别各自对应的特征表示，确定该待识别图片的特征表示是否落入任一已知前景类别或背景类别的设定特征范围内，若否，则将待识别图片识别为未知前景类别。本申请通过特征对比，确定待识别图片中的图像是否属于已知前景类别或背景类别，当均不属于这些类别时，则将待识别图片识别为未知前景类别，提升了前景类别的识别正确率。本申请还提供了一种前景识别装置、设备及计算机可读存储介质。

【技术实现步骤摘要】
前景识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质
本申请涉及计算机
，特别涉及一种前景识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着深度学习的快速发展，网络模型也向着更轻量更高效的方向快速发展，这使得智能化穿戴设备获得越来越广泛的研究。智能化穿戴设备在购物、出行、社交等方面都大幅地提高了人们的生活品质，并且，在诸如残障人士的临床治疗、生活辅助等特殊领域，也发挥着至关重要的作用。其中，搭载在智能眼镜上的基于目标检测的视觉导盲系统，就是重要的智能化辅助视觉障碍人士的穿戴设备之一，该视觉导盲系统以图像或视频为输入数据，用于检测目标物体(比如行人或车辆等)，然后，通过语音等方式，告诉视觉障碍人士检测到的目标物体的信息，从而辅助视觉障碍人士出行、生活等。然而，现有的基于目标检测的视觉导盲系统，只能检测预定义的有限前景类别，并将其余所有类别都归结为背景类别。在特殊情况下，比如遇到疾驶而来的某种新型汽车或者罕见的野生动物等，视觉导盲系统由于在训练阶段没有见过这类样本而将其判断为背景，因此不能及时提醒视觉障碍人士进行有效地避让，从本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种前景识别方法，其特征在于，包括：/n生成待识别图片的特征表示；/n根据所述待识别图片的特征表示、以及至少一个已知前景类别和背景类别各自对应的特征表示，确定所述待识别图片的特征表示是否落入任一已知前景类别或所述背景类别的设定特征范围内；/n若所述待识别图片的特征表示未落入任一已知前景类别或所述背景类别的设定特征范围内，则将所述待识别图片识别为未知前景类别。/n

【技术特征摘要】
1.一种前景识别方法，其特征在于，包括：
生成待识别图片的特征表示；
根据所述待识别图片的特征表示、以及至少一个已知前景类别和背景类别各自对应的特征表示，确定所述待识别图片的特征表示是否落入任一已知前景类别或所述背景类别的设定特征范围内；
若所述待识别图片的特征表示未落入任一已知前景类别或所述背景类别的设定特征范围内，则将所述待识别图片识别为未知前景类别。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述待识别图片的特征表示落入任一已知前景类别的设定特征范围内，则将所述待识别图片识别为该已知前景类别；
若所述待识别图片落入所述背景类别的设定特征范围内，则将所述待识别图片识别为所述背景类别。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待识别图片的特征表示是否落入任一已知前景类别或所述背景类别的设定特征范围内，包括：
对于每一已知前景类别，利用所述待识别图片的特征表示与该已知前景类别的特征表示，计算所述待识别图片与该已知前景类别之间的第一特征距离；根据所述第一特征距离是否小于第一预设阈值，则确定所述待识别图片是否落入该已知前景类别的预设特征范围内；
对于所述背景类别，利用所述待识别图片的特征表示与所述背景类别的特征表示，计算所述待识别图片与所述背景类别之间的第二特征距离；根据所述第二特征距离是否小于第二预设阈值，则确定所述待识别图片是否落入所述背景类别的预设特征范围内。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一特征距离是否小于第一预设阈值，则确定所述待识别图片是否落入该已知前景类别的预设特征范围内，包括：
判断所述第一特征距离是否小于第一预设阈值，若是，则确定所述待识别图片落入该已知前景类别的预设特征范围内，若否，则确定所述待识别图片未落入该已知前景类别的预设特征范围内。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二特征距离是否小于第二预设阈值，...

【专利技术属性】
技术研发人员：舒彧，俞益洲，李一鸣，乔昕，
申请(专利权)人：北京深睿博联科技有限责任公司，杭州深睿博联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11