本公开关于一种标识图案识别方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品，所述方法包括：获取包含有标识图案的目标标识图案图像；将目标标识图案图像输入至预训练的标识图案识别网络，得到标识图案位置；预训练的标识图案识别网络为采用样本标识图案图像，对待训练的标识图案识别网络进行训练得到的，样本标识图案图像为按照随机生成的标识图案添加位置，将样本标识图案添加至样本背景图像而得到的图像；标识图案添加位置用于作为样本标识图案图像对应的样本标签；将标识图案位置作为针对目标标识图案图像的标识图案识别结果。采用本方法无需人工标注，能够根据标识图案变化快速更新识别网络参数，提升了标识图案识别效率。率。率。
【技术实现步骤摘要】
标识图案识别方法、装置、电子设备、存储介质
[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种标识图案识别方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]随着图像检测领域的发展，出现了针对标识图案的检测和识别技术，传统的标识图案检测和识别算法采用人工标注方式，根据特定的任务数据进行人工标注，而针对海量任务数据，人工标注过程繁琐、标注成本高，在数据场景变化时迁移性差。
[0003]因此，相关技术中存在对标识图案识别效率低的问题。
技术实现思路
[0004]本公开提供一种标识图案识别方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品，以至少解决相关技术中存在对标识图案识别效率低的问题。本公开的技术方案如下：
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种标识图案识别方法，包括：
[0006]获取包含有标识图案的目标标识图案图像；
[0007]将所述目标标识图案图像输入至预训练的标识图案识别网络，得到标识图案位置；所述预训练的标识图案识别网络为采用样本标识图案图像，对待训练的标识图案识别网络进行训练得到的，所述样本标识图案图像为按照随机生成的标识图案添加位置，将样本标识图案添加至样本背景图像而得到的图像；所述标识图案添加位置用于作为所述样本标识图案图像对应的样本标签；
[0008]将所述标识图案位置作为针对所述目标标识图案图像的标识图案识别结果。
[0009]在一种可能实现方式中，所述方法还包括：
[0010]获取样本标识图案图像；
[0011]将所述样本标识图案图像输入至待训练的标识图案识别网络，得到样本标识图案预测位置；
[0012]基于所述样本标识图案预测位置与所述标识图案添加位置间的差异，对所述待训练的标识图案识别网络进行训练，直至满足预设的训练结束条件，得到所述预训练的标识图案识别网络。
[0013]在一种可能实现方式中，所述获取样本标识图案图像，包括：
[0014]获取样本背景图像，在所述样本背景图像中随机生成标识图案添加位置；
[0015]按照所述标识图案添加位置截取出样本截取图像，并根据样本标识图案和所述样本截取图像，得到样本图案粘贴图像；
[0016]按照所述标识图案添加位置，将所述样本图案粘贴图像贴合至所述样本背景图像中，得到所述样本标识图案图像。
[0017]在一种可能实现方式中，所述在所述样本背景图像中随机生成标识图案添加位置，包括：
[0018]从所述样本背景图像中随机选出一个坐标点位置作为起始位置，以及针对所述起始位置，从所述样本背景图像中随机选出另一个坐标点位置作为结束位置；所述起始位置满足起始坐标范围条件，所述结束位置满足结束坐标范围条件；
[0019]根据所述起始位置和所述结束位置，得到所述标识图案添加位置。
[0020]在一种可能实现方式中，所述根据样本标识图案和所述样本截取图像，得到样本图案粘贴图像，包括：
[0021]根据所述样本截取图像的尺寸大小，对所述样本标识图案进行放缩处理，得到放缩后的样本标识图案；
[0022]对所述放缩后的样本标识图案进行透明度调整处理，并将透明度调整后的样本标识图案和所述样本截取图像进行粘贴，得到所述样本图案粘贴图像。
[0023]在一种可能实现方式中，所述对所述放缩后的样本标识图案进行透明度调整处理，包括：
[0024]从预设的透明度数值范围中随机选取一个透明度数值，作为目标透明度；
[0025]将所述放缩后的样本标识图案对应的透明度调整至所述目标透明度，得到所述透明度调整后的样本标识图案。
[0026]根据本公开实施例的第二方面，提供一种标识图案识别网络的训练方法，包括：
[0027]获取样本背景图像，在所述样本背景图像中随机生成标识图案添加位置；
[0028]按照所述标识图案添加位置，将样本标识图案添加至所述样本背景图像中，得到样本标识图案图像；
[0029]将所述样本标识图案图像输入至待训练的标识图案识别网络，得到样本标识图案预测位置；
[0030]根据所述样本标识图案预测位置与所述标识图案添加位置间的差异，对所述待训练的标识图案识别网络进行训练。
[0031]在一种可能实现方式中，所述按照所述标识图案添加位置，将样本标识图案添加至所述样本背景图像中，得到样本标识图案图像，包括：
[0032]按照所述标识图案添加位置截取出样本截取图像，并根据样本标识图案和所述样本截取图像，得到样本图案粘贴图像；
[0033]按照所述标识图案添加位置，将所述样本图案粘贴图像贴合至所述样本背景图像中，得到所述样本标识图案图像。
[0034]在一种可能实现方式中，所述根据样本标识图案和所述样本截取图像，得到样本图案粘贴图像，包括：
[0035]根据所述样本截取图像的尺寸大小，对所述样本标识图案进行放缩处理，得到放缩后的样本标识图案；
[0036]对所述放缩后的样本标识图案进行透明度调整处理，并将透明度调整后的样本标识图案和所述样本截取图像进行粘贴，得到所述样本图案粘贴图像。
[0037]根据本公开实施例的第三方面，提供一种标识图案识别装置，包括：
[0038]标识图案图像获取单元，被配置为执行获取包含有标识图案的目标标识图案图像；
[0039]标识图案位置得到单元，被配置为执行将所述目标标识图案图像输入至预训练的
标识图案识别网络，得到标识图案位置；所述预训练的标识图案识别网络为采用样本标识图案图像，对待训练的标识图案识别网络进行训练得到的，所述样本标识图案图像为按照随机生成的标识图案添加位置，将样本标识图案添加至样本背景图像而得到的图像；所述标识图案添加位置用于作为所述样本标识图案图像对应的样本标签；
[0040]识别结果得到单元，被配置为执行将所述标识图案位置作为针对所述目标标识图案图像的标识图案识别结果。
[0041]在一种可能实现方式中，所述装置还包括：
[0042]样本图像获取单元，具体被配置为执行获取样本标识图案图像；
[0043]网络输入单元，具体被配置为执行将所述样本标识图案图像输入至待训练的标识图案识别网络，得到样本标识图案预测位置；
[0044]训练网络得到单元，具体被配置为执行基于所述样本标识图案预测位置与所述标识图案添加位置间的差异，对所述待训练的标识图案识别网络进行训练，直至满足预设的训练结束条件，得到所述预训练的标识图案识别网络。
[0045]在一种可能实现方式中，所述样本图像获取单元，具体被配置为执行获取样本背景图像，在所述样本背景图像中随机生成标识图案添加位置；按照所述标识图案添加位置截取出样本截取图像，并根据样本标识图案和所述样本截取图像，得到样本图案粘贴图像；按照所述标识图案添加位置，将所述样本图案粘贴图像贴合至所述样本背景图像中，得到所述样本标识图案图像。
[0046]在一种可能本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种标识图案识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取包含有标识图案的目标标识图案图像；将所述目标标识图案图像输入至预训练的标识图案识别网络，得到标识图案位置；所述预训练的标识图案识别网络为采用样本标识图案图像，对待训练的标识图案识别网络进行训练得到的，所述样本标识图案图像为按照随机生成的标识图案添加位置，将样本标识图案添加至样本背景图像而得到的图像；所述标识图案添加位置用于作为所述样本标识图案图像对应的样本标签；将所述标识图案位置作为针对所述目标标识图案图像的标识图案识别结果。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：获取样本标识图案图像；将所述样本标识图案图像输入至待训练的标识图案识别网络，得到样本标识图案预测位置；基于所述样本标识图案预测位置与所述标识图案添加位置间的差异，对所述待训练的标识图案识别网络进行训练，直至满足预设的训练结束条件，得到所述预训练的标识图案识别网络。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取样本标识图案图像，包括：获取样本背景图像，在所述样本背景图像中随机生成标识图案添加位置；按照所述标识图案添加位置截取出样本截取图像，并根据样本标识图案和所述样本截取图像，得到样本图案粘贴图像；按照所述标识图案添加位置，将所述样本图案粘贴图像贴合至所述样本背景图像中，得到所述样本标识图案图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在所述样本背景图像中随机生成标识图案添加位置，包括：从所述样本背景图像中随机选出一个坐标点位置作为起始位置，以及针对所述起始位置，从所述样本背景图像中随机选出另一个坐标点位置作为结束位置；所述起始位置满足起始坐标范围条件，所述结束位置满足结束坐标范围条件；根据所述起始位置和所述结束位置，得到所述标识图案添加位置。5.一种标识图案识别网络的训练方法，其特征在于，包括：获取样本背景图像，在所述样本背景图像中随机生成标识图案添加位置；按照所述标识图案添加位置，将样本标识图案添加至所述样本背景图像中，得到样本标识图案图像；将所述样本标识图案图像输入至待训练的标识图案识别网络，得到样本标识图案预测位置；根据所述样本标识图案预测位置与所述标识图案添加位置间的差异，对所述待训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：磯部駿，陶鑫，戴宇荣，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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