[发明专利]基于目标检测的图像识别方法、系统和电子设备

权利要求书

1.一种基于目标检测的图像识别方法，其特征在于，包括：

获取待处理的图像；

根据预先构造并进行训练获得的目标卷积神经网络，识别图像中的手势；

获得所述手势的类别及所述手势的关键点的位置信息。

2.根据权利要求1所述的基于目标检测的图像识别方法，其特征在于，通过以下步骤获所述目标卷积神经网络：

获取训练图像；

对所述训练图像进行标注；

构造针对输入信息，输出图像的标签信息的初始卷积神经网络；

将训练图像作为输入，结合训练图像的标注，对初始卷积神级网络进行训练优化，得到所述目标卷积神经网络。

3.根据权利要求2所述的基于目标检测的图像识别方法，其特征在于，所述标注包括手势的类别和手势的关键点的位置信息。

4.根据权利要求3所述的基于目标检测的图像识别方法，其特征在于，所述标注还包括手势的个数。

5.根据权利要求1所述的基于目标检测的图像识别方法，其特征在于，所述手势的关键点包括手指指尖、掌心中的至少一点。

6.根据权利要求1所述的基于目标检测的图像识别方法，其特征在于，所述关键点的位置信息通过所述关键点在图像中的坐标表示。

7.根据权利要求1所述的基于目标检测的图像识别方法，其特征在于，所述图像中包括多个手势。

8.根据权利要求1所述的基于目标检测的图像识别方法，其特征在于，所述目标卷积神经网络采用多尺度特征进行检测。

9.根据权利要求1所述的基于目标检测的图像识别方法，其特征在于，所述图像识别方法包括单阶段目标检测方法。

10.一种图像识别系统，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取待处理的图像；

图像处理模块，用于将所述待处理的图像输入到预先构造并进行训练获得的目标卷积神经网络，识别图像中的手势，并获得所述手势的类别及所述手势的关键点的位置信息；

输出模块，用于输出所述图像中的手势类别及所述手势的关键点的位置信息。

11.根据权利要求10所述的图像识别系统，其特征在于，所述处理模块处理在时间上连续的多张图像，从而获得所述关键点的运动路径。

12.根据权利要求10所述的图像识别系统，其特征在于，还包括特效模块，所述特效模块根据图像识别的结果，为所述图像增加特效。

13.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个应用程序，其中，所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于执行权利要求1-9任意一项所述的图像识别方法。

14.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行一种图像识别方法，所述方法包括上述权利要求1-9任意一项所述的图像识别方法。