[发明专利]图像处理方法、装置及移动终端

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

在待识别图像中，通过深层卷积神经网络识别一级场景，获取第一分类结果，每一类所述一级场景包含至少一类二级场景；

判断是否接收到简易分类指令；

若接收到简易分类指令，基于所述第一分类结果，输出所述待识别图像的场景简易分类信息；

若未接收到简易分类指令，在所述第一分类结果中，通过浅层卷积神经网络识别每一类所述一级场景中的二级场景，获取第二分类结果，其中，所述浅层卷积神经网络级联于所述深层卷积神经网络，所述深层卷积神经网络的层数大于所述浅层卷积神经网络的层数；

基于所述第二分类结果，输出所述待识别图像的场景精细分类信息；

判断所述待识别图像中是否存在未分类的二级场景；

若所述待识别图像中存在未分类的二级场景，输入包含所述未分类的二级场景中的至少一类二级场景的数据集，训练所述浅层卷积神经网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在待识别图像中，通过深层卷积神经网络识别一级场景，获取第一分类结果，包括：

在图像采集模式下获取待识别图像；

通过深层卷积神经网络对所述待识别图像中的一级场景进行分类；

获取第一分类结果，所述第一分类结果包含有所述待识别图像中的至少一类所述一级场景。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述第一分类结果中，通过浅层卷积神经网络识别每一类所述一级场景中的二级场景，获取第二分类结果，包括：

通过浅层卷积神经网络对所述第一分类结果中每一类一级场景中的二级场景进行分类；

获取第二分类结果，所述第二分类结果包含有所述待识别图像中的至少一类所述二级场景。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述第二分类结果，输出所述待识别图像的场景精细分类信息，包括：

对所述第二分类结果中的所述二级场景设置分类标记；

输出包含有所述分类标记的所述待识别图像的场景精细分类信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在待识别图像中，通过深层卷积神经网络识别一级场景，获取第一分类结果之后，所述方法还包括：

基于所述第一分类结果，输出所述待识别图像的场景简易分类信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

判断所述待识别图像中是否存在未分类的一级场景；

若所述待识别图像中存在未分类的一级场景，输入包含所述未分类的一级场景中的至少一类一级场景的数据集，训练所述深层卷积神经网络。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述第二分类结果，输出所述待识别图像的场景精细分类信息之后，所述方法还包括：

基于所述场景精细分类信息，对所述待识别图像中的各个二级场景图像进行分类处理。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在基于所述第一分类结果，输出所述待识别图像的场景简易分类信息之后，所述方法还包括：

基于所述场景简易分类信息，对所述待识别图像中的各个一级场景图像进行分类处理。