图像识别方法、装置、电子设备以及存储介质制造方法及图纸

本公开公开了一种图像识别方法、装置、电子设备以及存储介质。涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、计算机视觉技术领域，具体实现方案为：根据视频图像，得到待识别的时序图像序列；响应于接收到针对目标识别任务的选择操作，得到目标处理策略；以及基于目标处理策略，对待识别的时序图像序列进行处理，得到识别结果。识别结果。识别结果。

【技术实现步骤摘要】
图像识别方法、装置、电子设备以及存储介质


[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及深度学习、计算机视觉
，应用于图像识别
具体涉及一种图像识别方法、装置、电子设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]计算机视觉技术是指用图像采集设备和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理。在计算机视觉技术中处理的图像可以包括静态图像和动态图像。
[0003]随着人工智能技术的发展，人工智能技术在计算机视觉方面的应用越来越广泛，例如：基于人工智能技术进行图像识别等。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种图像识别的方法、装置、电子设备以及存储介质。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种图像识别方法，包括：
[0006]根据视频图像，得到待识别的时序图像序列；
[0007]响应于接收到针对目标识别任务的选择操作，得到目标处理策略；以及
[0008]基于目标处理策略，对待识别的时序图像序列进行处理，得到识别结果。
[0009]根据本公开的另本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，包括：根据视频图像，得到待识别的时序图像序列；响应于接收到针对目标识别任务的选择操作，得到目标处理策略；以及基于所述目标处理策略，对所述待识别的时序图像序列进行处理，得到识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述响应于接收到针对目标识别任务的选择操作，得到目标处理策略，包括：根据所述选择操作，确定目标识别任务的标识信息；以及根据所述目标识别任务的标识信息，从识别任务与处理策略的映射关系中得到所述目标处理策略信息。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述目标识别任务的标识信息，从识别任务与处理策略的映射关系中得到所述目标处理策略信息，包括：根据所述目标识别任务的标识信息，从识别任务与处理策略的映射关系中，得到待选择处理策略信息；以及响应于接收到的针对所述待选择处理策略信息的选择操作，得到所述目标处理策略。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标处理策略包括目标特征提取策略和目标特征处理策略，所述基于所述目标处理策略，对待识别的时序图像序列进行处理，得到所述识别结果，包括：基于所述目标特征提取策略，提取所述待识别的时序图像序列的目标特征；以及基于所述目标特征处理策略，对所述目标特征进行处理，得到所述识别结果。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述目标特征包括空间关系特征，所述基于所述目标特征处理策略，对所述目标特征进行处理，得到所述识别结果，包括：基于所述目标特征处理策略，对所述空间关系特征进行处理，得到所述空间关系特征随时间变化的特征；以及根据所述空间关系特征随时间变化的特征，得到所述识别结果。6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述目标特征包括第一目标对象的动作特征，所述基于所述目标特征处理策略，对所述目标特征进行处理，得到所述识别结果，包括：基于所述目标特征处理策略，对所述第一目标对象的动作特征进行处理，得到所述第一目标对象的动作特征随时间变化的特征；以及根据所述第一目标对象的动作特征随时间变化的特征，得到所述识别结果。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述第一目标对象的动作特征表征第一目标对象的目标骨骼点特征，所述基于所述目标特征处理策略，对所述第一目标对象的动作特征进行处理，得到所述第一目标对象的动作特征随时间变化的特征，包括：基于所述目标特征处理策略，对所述目标骨骼点特征进行处理，得到目标骨骼点随时间变化的变化趋势特征；以及根据所述目标骨骼点随时间变化的变化趋势特征，得到所述第一目标对象的动作特征随时间变化的特征。8.根据权利要求4所述的方法，其中，所述目标特征包括目标区域的位置特征和第一目标对象的位置特征，所述基于所述目标特征处理策略，对所述目标特征进行处理，得到所述识别结果，包括：
基于所述目标特征处理策略，对所述目标区域的位置特征和所述第一目标对象的位置特征进行处理，得到第一变化特征，其中，所述第一变化特征表征所述第一目标对象与所述目标区域的第一相对位置关系随时间变化的特征；以及根据所述第一变化特征，得到所述识别结果。9.根据权利要求4所述的方法，其中，所述目标特征包括第一目标对象的位置特征和第二目标对象的位置特征，所述基于所述目标特征处理策略，对所述目标特征进行处理，得到所述识别结果，包括：基于所述目标特征处理策略，对所述第一目标对象的位置特征和所述第二目标对象的位置特征进行处理，得到第二变化特征，其中，所述第二变化特征表征所述第一目标对象和所述第二目标对象的第二相对位置关系随时间变化的特征；以及根据所述第二变化特征，得到所述识别结果。10.根据权利要求4所述的方法，其中，所述目标特征包括：第一目标对象的特征和第三目标对象的特征，所述第一目标对象的特征和所述第三目标对象的特征是从采集方向不同的至少两个图像中提取得到的；所述基于所述目标特征处理策略，对所述目标特征进行处理，得到所述识别结果，包括：基于所述目标特征处理策略，对所述第一目标对象的特征和第三目标对象的特征进行匹配，得到特征匹配结果；以及在所述特征匹配结果满足预定阈值的情况下，根据所述第一目标对象的特征和所述第三目标对象的特征，得到所述识别结果。11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述在所述特征匹配结果满足预定阈值的情况下，根据所述第一目标对象的特征和所述第三目标对象的特征，得到所述识别结果，包括：在所述特征匹配结果满足预定阈值的情况下，确定所述第一目标对象和所述第三目标对象为同一目标对象；根据所述第一目标对象的特征和所述第三目标对象的特征，得到目标对象属性特征；以及根据所述目标对象属性特征，得到所述识别结果。12.一种图像识别装置，包括：第一获得模块，用于根据视频图像，得到待识别的时序图像序列；第二获得模块，用于响应于接收到针对目标识别任务的选择操作，得到目标处理策略；以及第三获...

【专利技术属性】
技术研发人员：施依欣，王冠中，牛志博，倪烽，张亚娴，陈建业，吕雪莹，赵乔，江左，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：