[发明专利]图像识别方法及设备在审

专利信息
申请号: 201811426782.X 申请日: 2018-11-27
公开(公告)号: CN109583364A 公开(公告)日: 2019-04-05
发明(设计)人: 黄烨霖;陈李健;赵昕;张大磊 申请(专利权)人: 上海鹰瞳医疗科技有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62
代理公司: 北京华仁联合知识产权代理有限公司 11588 代理人: 苏雪雪
地址: 200000 上海市*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 感兴趣区域 分类结果 图像识别 图像 机器学习模型
【权利要求书】:

1.一种图像识别方法,其特征在于,包括:

获取待识别图像;

在所述待识别图像中识别感兴趣区域;

基于同一个所述感兴趣区域确定多个尺寸不同的待识别区域;

利用机器学习模型对所述多个尺寸不同的待识别区域中的至少一个进行识别以得到至少一个分类结果;

根据所述至少一个分类结果确定对所述感兴趣区域的识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在所述待识别图像中识别感兴趣区域,包括:

在所述待识别图像中排除部分区域;

在排除部分区域后的待识别图像中识别感兴趣区域。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述待识别图像为眼底图像,所述部分区域为非眼底区域和/或视盘区域。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,其特征在于,所述在所述待识别图像中识别感兴趣区域,包括:

获取预设区域参数,所述预设区域参数包括区域内像素值范围、区域面积、区域形状、区域轮廓曲率中的至少一种;

根据所述预设区域参数在待识别图像中搜索闭合区域。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于同一个所述感兴趣区域确定多个尺寸不同的待识别区域,包括:

确定所述感兴趣区域的外接矩形;

基于所述外接矩形的中心确定多个尺寸不同的待识别区域。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个尺寸不同的待识别区域的数量为两个,其中较大的待识别区域包含且大于较小的待识别区域;

所述利用机器学习模型对所述多个尺寸不同的待识别区域中的至少一个进行识别以得到至少一个分类结果,包括:

利用第一机器学习模型对所述较小的待识别区域进行识别以得到第一分类结果;

判断所述第一分类结果是否为预设结果;

当所述第一分类结果是所述预设结果时,利用第二机器学习模型对所述较大的待识别区域进行识别以得到第二分类结果。

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述待识别图像为眼底图像,所述较大的待识别区域尺寸为64×64,所述较小的待识别区域尺寸为32×32。

8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,当所述第一分类结果是预设结果时,所述根据所述至少一个分类结果确定对所述感兴趣区域的识别结果,包括:

判断所述第二分类结果是否所述预设结果;

当所述第二分类结果是所述预设结果时,将所述预设结果确定为识别结果。

9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述待识别图像为眼底图像,所述预设结果为出血点和/或渗出点。

10.一种图像识别设备,其特征在于,包括:至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-9中任意一项所述的图像识别方法。

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