图像识别方法、装置、存储介质和系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像识别方法、装置、存储介质和系统。其中，该方法包括：获取待识别图像，其中，待识别图像中的显示内容包括：前景目标对象；对待识别图像进行特征提取，得到前景目标对象对应的金字塔特征、边缘特征和区域特征；对金字塔特征进行空间信息增强处理，得到第一增强特征；利用边缘特征和区域特征对第一增强特征进行引导增强处理，得到第二增强特征；基于第二增强特征，获取前景目标对象对应的预测结果。本发明专利技术解决了相关技术中目标检测对应的预测难度大、预测结果准确度低的技术问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
图像识别方法、装置、存储介质和系统


[0001]本专利技术涉及计算机
，具体而言，涉及一种图像识别方法、装置、存储介质和系统。

技术介绍

[0002]在图像识别的过程中，经常遇到前后视觉一致性(如颜色、纹理统计信息相似)的目标检测场景，例如，农业领域的病虫害检测(尤其是绿色的昆虫寄生农作物绿色叶片上)场景、工业领域的异常缺陷定位场景、找茬类电子游戏场景等。对此，如何提高前后视觉一致性目标检测的检测结果精度成为相关领域的重要问题之一。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供了一种图像识别方法、装置、存储介质和系统，以至少解决相关技术中目标检测对应的预测难度大、预测结果准确度低的技术问题。
[0004]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种图像识别方法，包括：获取待识别图像，其中，待识别图像中的显示内容包括：前景目标对象；对待识别图像进行特征提取，得到前景目标对象对应的金字塔特征、边缘特征和区域特征；对金字塔特征进行空间信息增强处理，得到第一增强特征；利用边缘特征和区域特征对第一增强特征进行引导增强处理，得本文档来自技高网...

【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，包括：获取待识别图像，其中，所述待识别图像中的显示内容包括：前景目标对象；对所述待识别图像进行特征提取，得到所述前景目标对象对应的金字塔特征、边缘特征和区域特征；对所述金字塔特征进行空间信息增强处理，得到第一增强特征；利用所述边缘特征和区域特征对所述第一增强特征进行引导增强处理，得到第二增强特征；基于所述第二增强特征，获取所述前景目标对象对应的预测结果。2.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，对所述待识别图像进行特征提取，得到所述前景目标对象对应的所述边缘特征和所述区域特征包括：利用深度残差网络模型对所述待识别图像进行特征提取，得到所述边缘特征和所述区域特征，其中，所述深度残差网络模型利用多组数据通过机器学习训练得到，所述多组数据中的每组数据包括：样本图像和所述样本图像中样本前景目标对应的定位结果，所述深度残差网络模型包括：多个特征层，所述多个特征层包括：浅层边缘特征层、多个中间特征层以及深层语义特征层，所述多个中间特征层在所述浅层边缘特征层与所述深层语义特征层之间依次连接。3.根据权利要求2所述的图像识别方法，其特征在于，利用所述深度残差网络模型对所述待识别图像进行特征提取，得到所述边缘特征包括：利用所述深度残差网络模型对所述深层语义特征层中的深层语义特征进行上采样处理，得到第一采样结果；对所述第一采样结果与所述浅层边缘特征层中的浅层边缘特征进行联合预测，得到所述边缘特征。4.根据权利要求2所述的图像识别方法，其特征在于，利用所述深度残差网络模型对所述待识别图像进行特征提取，得到所述区域特征包括：利用所述深度残差网络模型对所述浅层边缘特征层中的浅层边缘特征进行下采样处理，得到第二采样结果；对所述第二采样结果与所述深层语义特征层中的深层语义特征进行联合预测，得到所述区域特征。5.根据权利要求2所述的图像识别方法，其特征在于，基于所述第二增强特征，获取所述前景目标对象对应的所述预测结果包括：针对所述浅层边缘特征层和所述多个中间特征层中的每个特征层，对所述边缘特征、所述区域特征和所述第二增强特征进行区域与边缘引导处理，得到每个特征层对应的引导处理结果；对所述深层语义特征层对应的所述第二增强特征依次与每个特征层对应的引导处理结果进行特征融合，获取所述前景目标对象对应的所述预测结果。6.根据权利要求5所述的图像识别方法，其特征在于，对所述边缘特征、所述区域特征和所述第二增强特征进行区域与边缘引导处理，得到每个特征层对应的引导处理结果包括：对所述区域特征与所述第二增强特征进行区域引导处理，得到第一引导处理子结果，
以及对背景特征与所述第二增强特征进行区域引导处理，得到第二引导处理子结果，其中，所述背景特征由所述区域特征确定；对所述第一引导处理子结果进行通道层面特征强化处理，得到第三引导处理子结果，以及对所述第二引导处理子结果进行通道层面特征强化处理，得到第四引导处理子结果；对所述第三引导处理子结果与所述第四引导处理子结果进行融合处理，得到第五引导处理子结果；对所述第五引导处理子结果与所述边缘特征进行边缘引导处理，得到每个特征层对应的引导处理结果。7.根据权利要求5所述的图像识别方法，其特征在于，对所述深层语义特征层对应的所述第二增强特征依次与每个特征层对应的引导处理结果进行特征融合，获取所述前景目标对象对应的所述预测结果包括：确定是否存在与所述深层语义特征层相邻的中间特征层；响应于存在与所述深层语义特征层相邻的中间特征层，对所述深层语义特征层对应的所述第二增强特征与所述相邻的中间特征层对应的引导处理结果进行特征融合，得到所述相邻的中间特征层对应的融合结果；从所述相邻的中间特征层开始，沿所述深层语义特...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯文迪，耿益锋，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：