图像识别方法及装置、终端、存储介质制造方法及图纸

本公开是关于一种图像识别方法及装置、终端、存储介质，所述方法包括：获取待识别图像在预定色彩空间的统计值；确定所述统计值中，属于预定统计范围内的目标统计值；其中，所述预定统计范围表征待识别的目标场景在所述预定色彩空间的取值范围；基于所述目标统计值在所述预定色彩空间的分布形态，确定所述待识别图像是否为包括所述目标场景的图像。通过该方法，能有效降低计算量，提升识别速度，且能提升对目标场景识别的精准度。对目标场景识别的精准度。对目标场景识别的精准度。

【技术实现步骤摘要】
图像识别方法及装置、终端、存储介质


[0001]本公开涉及图像识别
，尤其涉及一种图像识别方法及装置、终端、存储介质。

技术介绍

[0002]近几年，在计算机视觉和模式识别领域，图像内容辨识大多以深度学习的方式实现，但深度学习必须使用庞大的运算，才能够达到实时在当帧画面立即识别出目标场景的要求。若要以深度学习方式实现天空场景识别并实用于手机产品上，并不容易达成，因为手机的计算能力有限，且耗电量也受限制。

技术实现思路

[0003]本公开提供一种图像识别方法及装置、终端、存储介质。
[0004]根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像识别方法，所述方法包括：
[0005]获取待识别图像在预定色彩空间的统计值；
[0006]确定所述统计值中，属于预定统计范围内的目标统计值；其中，所述预定统计范围表征待识别的目标场景在所述预定色彩空间的取值范围；
[0007]基于所述目标统计值在所述预定色彩空间的分布形态，确定所述待识别图像是否为包括所述目标场景的图像。
[0008]在一些实施例中，所述基于所述目标统计值在所述预定色彩空间的分布形态，确定所述待识别图像是否为包括所述目标场景的图像，包括：
[0009]基于所述目标统计值，拟合目标线段；其中，所述目标统计值对应的目标统计点与所述目标线段的距离总和最小；
[0010]至少基于所述目标线段，确定所述待识别图像是否为包括所述目标场景的图像。
[0011]在一些实施例中，所述预定色彩空间为三维空间，第一维度表征亮度值、第二维度表征第一色彩比值、第三维度表征第二色彩比值；
[0012]所述至少基于所述目标线段，确定所述待识别图像是否为包括所述目标场景的图像，包括：
[0013]基于所述目标线段和所述第一维度的亮度轴之间的第一夹角，确定所述待识别图像包括所述目标场景的第一置信度；
[0014]基于所述目标线段，与所述第二维度的色彩轴或所述第三维度的色彩轴之间的第二夹角，确定所述待识别图像包括所述目标场景的第二置信度；
[0015]基于所述目标统计值对应的目标统计点与所述目标线段的平均距离，确定所述待识别图像包括所述目标场景的第三置信度；
[0016]基于所述目标线段的长度，确定所述待识别图像包括所述目标场景的第四置信度；
[0017]根据所述目标统计值的个数，确定所述待识别图像包括所述目标场景的第五置信
度；
[0018]根据所述第一置信度、所述第二置信度、所述第三置信度、所述第四置信度、所述第五置信度中任意之一或者任意组合，确定所述待识别图像是否为包括所述目标场景的图像。
[0019]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0020]确定所述目标线段的起始端和终点端；
[0021]根据所述起始端朝所述第一维度的亮度轴的方向，与所述起始端朝所述终点端方向的夹角，确定所述第一夹角；
[0022]根据所述起始端朝所述第二维度的色彩轴的方向或者所述起始端朝所述第三维度的色彩轴的方向，与所述起始端朝所述终点端方向的夹角，确定所述第二夹角。
[0023]在一些实施例中，所述目标场景包括天空场景，所述第一色彩比值为蓝色分量和绿色分量之间的比值，所述第二色彩比值为红色分量和绿色分量之间的比值；
[0024]所述确定所述目标线段的起始端和终点端，包括：
[0025]若所述目标线段的两端点对应的第一色彩比值不同，将第一色彩比值较小的一端确定为所述起始端，所述起始端以外的一端确定为所述终点端；
[0026]或者，
[0027]若所述目标线段的两端点对应的第一色彩比值相同，将两端点对应的第二色彩比值中较大的一端确定为所述起始端，所述起始端以外的一端确定为所述终点端；
[0028]或者，
[0029]若所述目标线段的两端点对应的第一色彩比值相同，且所述两端点对应的第二色彩比值相同，将两端点对应的亮度值中较大的一端确定为所述起始端，所述起始端以外的一端确定为所述终点端。
[0030]在一些实施例中，所述根据所述第一置信度、所述第二置信度、所述第三置信度、所述第四置信度、所述第五置信度中任意组合，确定所述待识别图像是否为包括所述目标场景的图像，包括：
[0031]根据所述第一置信度、所述第二置信度、所述第三置信度、所述第四置信度、所述第五置信度中任意组合的各置信度的乘积，确定综合置信度；
[0032]若所述综合置信度大于预设置信度阈值，确定所述待识别图像为包括所述目标场景的图像；
[0033]若所述综合置信度小于或等于所述预设置信度阈值，确定所述待识别图像为不包括所述目标场景的图像。
[0034]在一些实施例中，所述获取待识别图像在预定色彩空间的统计值，包括：
[0035]将所述待识别图像分割成不同的区域图像；
[0036]获取所述区域图像中各像素点在所述预定色彩空间的统计值；
[0037]将各所述区域图像对应的统计值的均值，确定为所述待识别图像在所述预定色彩空间的统计值。
[0038]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0039]获取不同设备拍摄的多张包括所述目标场景的图像在所述预定色彩空间的统计值；
[0040]确定所述统计值在所述预定色彩空间的不同维度上的最大值和最小值；
[0041]基于所述不同维度上的最大值和最小值，确定所述预定统计范围。
[0042]根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像识别装置，所述装置包括：
[0043]第一获取模块，配置为获取待识别图像在预定色彩空间的统计值；
[0044]第一确定模块，配置为确定所述统计值中，属于预定统计范围内的目标统计值；其中，所述预定统计范围表征待识别的目标场景在所述预定色彩空间的取值范围；
[0045]第二确定模块，配置为基于所述目标统计值在所述预定色彩空间的分布形态，确定所述待识别图像是否为包括所述目标场景的图像。
[0046]在一些实施例中，所述第二确定模块，具体配置为基于所述目标统计值，拟合目标线段；其中，所述目标统计值对应的目标统计点与所述目标线段的距离总和最小；至少基于所述目标线段，确定所述待识别图像是否为包括所述目标场景的图像。
[0047]在一些实施例中，所述预定色彩空间为三维空间，第一维度表征亮度值、第二维度表征第一色彩比值、第三维度表征第二色彩比值；
[0048]所述第二确定模块，具体配置为基于所述目标线段和所述第一维度的亮度轴之间的第一夹角，确定所述待识别图像包括所述目标场景的第一置信度；基于所述目标线段，与所述第二维度的色彩轴或所述第三维度的色彩轴之间的第二夹角，确定所述待识别图像包括所述目标场景的第二置信度；基于所述目标统计值对应的目标统计点与所述目标线段的平均距离，确定所述待识别图像包括所述目标场景的第三置信度；基于所述目标线段的长度，确定所述待识别图像包括所述目标场景的第四置信度；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，所述方法包括：获取待识别图像在预定色彩空间的统计值；确定所述统计值中，属于预定统计范围内的目标统计值；其中，所述预定统计范围表征待识别的目标场景在所述预定色彩空间的取值范围；基于所述目标统计值在所述预定色彩空间的分布形态，确定所述待识别图像是否为包括所述目标场景的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标统计值在所述预定色彩空间的分布形态，确定所述待识别图像是否为包括所述目标场景的图像，包括：基于所述目标统计值，拟合目标线段；其中，所述目标统计值对应的目标统计点与所述目标线段的距离总和最小；至少基于所述目标线段，确定所述待识别图像是否为包括所述目标场景的图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预定色彩空间为三维空间，第一维度表征亮度值、第二维度表征第一色彩比值、第三维度表征第二色彩比值；所述至少基于所述目标线段，确定所述待识别图像是否为包括所述目标场景的图像，包括：基于所述目标线段和所述第一维度的亮度轴之间的第一夹角，确定所述待识别图像包括所述目标场景的第一置信度；基于所述目标线段，与所述第二维度的色彩轴或所述第三维度的色彩轴之间的第二夹角，确定所述待识别图像包括所述目标场景的第二置信度；基于所述目标统计值对应的目标统计点与所述目标线段的平均距离，确定所述待识别图像包括所述目标场景的第三置信度；基于所述目标线段的长度，确定所述待识别图像包括所述目标场景的第四置信度；根据所述目标统计值的个数，确定所述待识别图像包括所述目标场景的第五置信度；根据所述第一置信度、所述第二置信度、所述第三置信度、所述第四置信度、所述第五置信度中任意之一或者任意组合，确定所述待识别图像是否为包括所述目标场景的图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述目标线段的起始端和终点端；根据所述起始端朝所述第一维度的亮度轴的方向，与所述起始端朝所述终点端方向的夹角，确定所述第一夹角；根据所述起始端朝所述第二维度的色彩轴的方向或者所述起始端朝所述第三维度的色彩轴的方向，与所述起始端朝所述终点端方向的夹角，确定所述第二夹角。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标场景包括天空场景，所述第一色彩比值为蓝色分量和绿色分量之间的比值，所述第二色彩比值为红色分量和绿色分量之间的比值；所述确定所述目标线段的起始端和终点端，包括：若所述目标线段的两端点对应的第一色彩比值不同，将第一色彩比值较小的一端确定为所述起始端，所述起始端以外的一端确定为所述终点端；或者，若所述目标线段的两端点对应的第一色彩比值相同，将两端点对应的第二色彩比值中
较大的一端确定为所述起始端，所述起始端以外的一端确定为所述终点端；或者，若所述目标线段的两端点对应的第一色彩比值相同，且所述两端点对应的第二色彩比值相同，将两端点对应的亮度值中较大的一端确定为所述起始端，所述起始端以外的一端确定为所述终点端。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一置信度、所述第二置信度、所述第三置信度、所述第四置信度、所述第五置信度中任意组合，确定所述待识别图像是否为包括所述目标场景的图像，包括：根据所述第一置信度、所述第二置信度、所述第三置信度、所述第四置信度、所述第五置信度中任意组合的各置信度的乘积，确定综合置信度；若所述综合置信度大于预设置信度阈值，确定所述待识别图像为包括所述目标场景的图像；若所述综合置信度小于或等于所述预设置信度阈值，确定所述待识别图像为不包括所述目标场景的图像。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别图像在预定色彩空间的统计值，包括：将所述待识别图像分割成不同的区域图像；获取所述区域图像中各像素点在所述预定色彩空间的统计值；将各所述区域图像对应的统计值的均值，确定为所述待识别图像在所述预定色彩空间的统计值。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取不同设备拍摄的多张包括所述目标场景的图像在所述预定色彩空间的统计值；确定所述统计值在所述预定色彩空间的不同维度上的最大值和最小值；基于所述不同维度上的最大值和最小值，确定所述预定统计范围。9.一种图像识别装置，其特征在于，所述装置包括：第一获取模块，配置为获取待识别图像在预定色彩空间的统计值；第一确定模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：林威丞，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：