本申请属于衣物分类技术领域，具体涉及一种衣物分拣方法、装置、计算机可读介质以及电子设备。本申请通过获取衣物的标牌图像数据和轮廓图像数据；识别所述标牌图像数据得到第一尺寸信息，识别所述轮廓图像数据得到第二尺寸信息；根据所述第一尺寸信息和所述第二尺寸信息计算得出目标尺寸信息；最后基于所述目标尺寸信息对所述衣物进行分拣。通过本申请的衣物分拣方法，可以利用标牌图像数据和轮廓图像数据两者组合作为衣物的尺寸判断标准，可以准确的判断衣物的尺寸，并对衣物进行自动分拣，减少了人工投入，降低了衣物回收的成本，避免出现尺寸信息识别不准确导致的分拣不当问题，有利于衣物的后续处理。利于衣物的后续处理。利于衣物的后续处理。
【技术实现步骤摘要】
衣物分拣方法、装置、计算机可读介质及电子设备
[0001]本申请属于衣物分类
，具体涉及一种衣物分拣方法、装置、计算机可读介质以及电子设备。
技术介绍
[0002]随着生活水平的不断提高，人们对于衣物的更新也更加频繁。而对于旧衣物的回收，目前还是采用人工根据衣物的外形轮廓大小来判断旧衣物的尺寸，并据尺寸将衣物进行分拣。
[0003]然而，人工对于衣物尺寸的判断并不准确，经常会出现分拣不当，导致旧衣物的实际尺寸与人工分拣的不匹配的问题，这样会增加旧衣物的回收成本，不利于衣物的后续处理。
[0004]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
[0005]本申请的目的在于提供一种衣物分拣方法、装置、计算机可读介质以及电子设备，至少在一定程度上克服相关技术中衣物在分拣时尺寸判断不准确、人工分拣成本高等技术问题。
[0006]本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
[0007]根据本申请实施例的一个方面，提供一种衣物分拣方法，所述方法包括：
[0008]获取衣物的标牌图像数据和轮廓图像数据；
[0009]识别所述标牌图像数据得到第一尺寸信息，识别所述轮廓图像数据得到第二尺寸信息；
[0010]根据所述第一尺寸信息和所述第二尺寸信息计算得出目标尺寸信息；
[0011]基于所述目标尺寸信息对所述衣物进行分拣。
[0012]在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，识别所述标牌图像数据得到第一尺寸信息，包括：
[0013]对所述标牌图像数据进行文字识别，得到所述衣物的尺码信息；
[0014]根据所述尺码信息得到第一尺寸信息。
[0015]在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，识别所述轮廓图像数据得到第二尺寸信息，包括：
[0016]通过锚框标记或轮廓拟合构造所述轮廓图像数据的衣物图形轮廓；
[0017]通过预训练的机器学习模型识别所述衣物图形轮廓，得到轮廓编码信息；
[0018]基于所述轮廓编码信息得到第二尺寸信息。
[0019]在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，通过锚框标记构造所述轮廓图像
数据的衣物图形轮廓，包括：
[0020]利用预训练类别和偏移量标签的锚框扫描所述轮廓图像数据，计算所述锚框与真实边界框的交并比，若交并比大于等于交并比阈值，将所述锚框作为预测边界框；
[0021]调整所述预测边界框的中心点和宽高，输出衣物图形轮廓。
[0022]在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，根据所述第一尺寸信息和所述第二尺寸信息计算得出目标尺寸信息，包括：
[0023]计算所述第一尺寸信息和所述第二尺寸信息的相似度，得到相似值；
[0024]当所述相似值大于预设阈值时，将所述第一尺寸信息或所述第二尺寸信息作为目标尺寸信息。
[0025]在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，根据所述第一尺寸信息和所述第二尺寸信息计算得出目标尺寸信息，包括：
[0026]计算所述第一尺寸信息和所述第二尺寸信息的相似度，得到相似值；
[0027]当所述相似值小于预设阈值时，设定与所述第一尺寸信息相关的第一权重值和与所述第二尺寸信息相关的第二权重值；
[0028]根据所述第一尺寸信息、第二尺寸信息、第一权重值和第二权重值计算得出目标尺寸信息。
[0029]在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，设定与所述第一尺寸信息相关的第一权重值和与所述第二尺寸信息相关的第二权重值，包括：
[0030]获取所述第一尺寸信息对应的尺码和所述第二尺寸信息对应的尺码；
[0031]若所述第一尺寸信息对应的尺码大于所述第二尺寸信息对应的尺码，则将所述第一权重值设定为m，将所述第二权重值设定为n，且m大于n；
[0032]若所述第一尺寸信息对应的尺码小于等于所述第二尺寸信息对应的尺码，则将所述第一权重值设定为m，将所述第二权重值设定为n，且m小于n；
[0033]其中，m和n均为大于零小于1的数。
[0034]根据本申请实施例的一个方面，提供一种衣物分拣装置，包括：
[0035]获取模块，被配置为获取衣物的标牌图像数据和轮廓图像数据；
[0036]识别模块，被配置为识别所述标牌图像数据得到第一尺寸信息，识别所述轮廓图像数据得到第二尺寸信息；
[0037]计算模块，被配置为根据所述第一尺寸信息和所述第二尺寸信息计算得出目标尺寸信息；
[0038]分拣模块，被配置为基于所述目标尺寸信息对所述衣物进行分拣。
[0039]在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，所述识别模块包括：
[0040]第一识别单元，用于对所述标牌图像数据进行文字识别，得到所述衣物的尺码信息；并根据所述尺码信息得到第一尺寸信息。
[0041]在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，所述识别模块包括第二识别单元，所述第二识别单元包括：
[0042]轮廓构建单元，用于通过锚框标记或轮廓拟合构造所述轮廓图像数据的衣物图形轮廓；
[0043]轮廓识别单元，用于通过预训练的机器学习模型识别所述衣物图形轮廓，得到轮
廓编码信息；并基于所述轮廓编码信息得到第二尺寸信息。
[0044]在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，所述轮廓构建单元包括锚框识别单元，所述锚框识别单元包括：
[0045]预测边界框获取单元，用于利用预训练类别和偏移量标签的锚框扫描所述轮廓图像数据，计算所述锚框与真实边界框的交并比，若交并比大于等于交并比阈值，将所述锚框作为预测边界框；
[0046]锚框调整单元，用于调整所述预测边界框的中心点和宽高，输出衣物图形轮廓。
[0047]在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，所述计算模块包括：
[0048]相似度计算单元，用于计算所述第一尺寸信息和所述第二尺寸信息的相似度，得到相似值；
[0049]目标尺寸确认单元，用于当所述相似值大于预设阈值时，将所述第一尺寸信息或所述第二尺寸信息作为目标尺寸信息。
[0050]在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，所述计算模块还包括：
[0051]相似度计算单元，用于计算所述第一尺寸信息和所述第二尺寸信息的相似度，得到相似值；
[0052]权重设定单元，用于当所述相似值小于预设阈值时，设定与所述第一尺寸信息相关的第一权重值和与所述第二尺寸信息相关的第二权重值；
[0053]尺寸计算单元，用于根据所述第一尺寸信息、第二尺寸信息、第一权重值和第二权重值计算得出目标尺寸信息。
[0054]在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，所述权重设定单元包括：
[0055]尺码获取单元，用于获取所本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种衣物分拣方法，其特征在于，所述方法包括：获取衣物的标牌图像数据和轮廓图像数据；识别所述标牌图像数据得到第一尺寸信息，识别所述轮廓图像数据得到第二尺寸信息；根据所述第一尺寸信息和所述第二尺寸信息计算得出目标尺寸信息；基于所述目标尺寸信息对所述衣物进行分拣。2.根据权利要求1所述的衣物分拣方法，其特征在于，识别所述标牌图像数据得到第一尺寸信息，包括：对所述标牌图像数据进行文字识别，得到所述衣物的尺码信息；根据所述尺码信息得到第一尺寸信息。3.根据权利要求1所述的衣物分拣方法，其特征在于，识别所述轮廓图像数据得到第二尺寸信息，包括：通过锚框标记或轮廓拟合构造所述轮廓图像数据的衣物图形轮廓；通过预训练的机器学习模型识别所述衣物图形轮廓，得到轮廓编码信息；基于所述轮廓编码信息得到第二尺寸信息。4.根据权利要求1所述的衣物分拣方法，其特征在于，通过锚框标记构造所述轮廓图像数据的衣物图形轮廓，包括：利用预训练类别和偏移量标签的锚框扫描所述轮廓图像数据，计算所述锚框与真实边界框的交并比，若交并比大于等于交并比阈值，将所述锚框作为预测边界框；调整所述预测边界框的中心点和宽高，输出衣物图形轮廓。5.根据权利要求1所述的衣物分拣方法，其特征在于，根据所述第一尺寸信息和所述第二尺寸信息计算得出目标尺寸信息，包括：计算所述第一尺寸信息和所述第二尺寸信息的相似度，得到相似值；当所述相似值大于预设阈值时，将所述第一尺寸信息或所述第二尺寸信息作为目标尺寸信息。6.根据权利要求1所述的衣物分拣方法，其特征在于，根据所述第一尺寸信息和所述第二尺寸信息计算得出目标尺寸信息，包括：计算所...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘建立，
申请(专利权)人：平安普惠企业管理有限公司，
类型：发明
国别省市：
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