【技术实现步骤摘要】
一种属性识别方法、模型训练方法、装置和电子设备
[0001]本申请涉及图像处理
，具体涉及一种属性识别方法、模型训练方法、装置和电子设备。
技术介绍
[0002]随着人工智能、计算机视觉等技术的不断发展，越来越多的先进技术被应用于工业生产场景。例如，现有的工业场景下，通常需要对工人的着装进行检测，以确保生产安全。现有技术中，通常是通过图像识别技术，对现场设备所拍摄的现场画面进行识别，以判断人工的着装是否规范。然而，现有的识别方法通常存在识别精度较低的问题。
技术实现思路
[0003]本申请提供了一种属性识别方法、模型训练方法、装置和电子设备，可以解决现有的图像识别方法存在的识别精度较低的问题。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种属性识别方法，包括：
[0005]获取待识别图像，所述待识别图像中包括第一目标对象；
[0006]将所述待识别图像输入预先训练得到的第一识别模型，获取所述第一识别模型输出的第一识别结果，其中，所述第一识别结果包括所述第一目标对象的至少一个预设属性...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种属性识别方法，其特征在于，包括：获取待识别图像，所述待识别图像中包括第一目标对象；将所述待识别图像输入预先训练得到的第一识别模型，获取所述第一识别模型输出的第一识别结果，其中，所述第一识别结果包括所述第一目标对象的至少一个预设属性的属性类别，所述属性类别包括第一类别和第二类别；在所述第一识别结果表征目标属性的属性类别为所述第一类别的情况下，基于预设手段对所述第一目标对象的所述目标属性进行识别，得到目标类别，其中，所述目标属性为所述至少一个预设属性中的任意预设属性，所述目标类别为所述第一类别或所述第二类别；输出所述第一目标对象的所述目标属性的属性类别为所述目标类别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一识别模型输出的第一识别结果之后，所述方法还包括：在所述第一识别结果表征所述目标属性的属性类别为所述第二类别的情况下，输出所述目标属性的属性类别为所述第二类别。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述目标属性为第一目标属性的情况下，所述基于预设手段对所述第一目标对象的所述目标属性进行识别，得到目标类别，包括：获取所述待识别图像的第一目标对象中表征所述目标属性的属性类别的区域的灰度值；在所述灰度值位于预设灰度范围内的情况下，确定所述目标类别为所述第二类别；或者，在所述灰度值位于所述预设灰度范围之外的情况下，确定所述目标类别为所述第一类别。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目标属性为第二目标属性的情况下，所述基于预设手段对所述第一目标对象的所述目标属性进行识别，得到目标类别，包括：基于人脸检测算法对所述待识别图像进行检测，获取所述人脸检测算法输出的所述目标类别。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一识别结果包括所述至少一个预设属性中，每个预设属性的属性类别为所述第二类别的概率，所述将所述待识别图像输入预先训练得到的第一识别模型，获取所述第一识别模型输出的第一识别结果，包括：在所述目标属性的属性类别为所述第二类别的概率大于第一预设值的情况下，确定所述目标属性的属性类别为所述第二类别；在所述目标属性的属性类别为所述第二类别的概率小于等于所述第一预设值的情况下，确定所述目标属性的属性类别为所述第一类别。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一识别模型为基于目标训练数据对预先构建的初始模型进行训练得到的模型，其中，所述目标训练数据包括目标图像和结构化数据，所述目标图像中包括第二目标对象，所述结构化数据包括所述目标图像的文件名称、所述预设属性的属性名称和所述第二目标对象的所述预设属性的属性类别为所述第二类别的概率。
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，包括：对预设视频流进行裁切，以得到目标帧图像；将所述目标帧图像输入...
【专利技术属性】
技术研发人员：张智勇，郭安，
申请(专利权)人：中移智行网络科技有限公司中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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