[发明专利]一种基于图像的物体分类方法、系统和电子设备

权利要求书

1.一种基于图像的物体分类方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：获取包含至少一个待测物体的待处理图像；

步骤S2：将所述图像输入至初筛网络，在图像中物体所在的区域生成第一区域；

步骤S3：将所述第一区域输入至细筛网络，在每一个第一区域内生成多个包含物体的部分特征的第二区域；

步骤S4：将多个所述第二区域输入至第一关键位置检测网络，筛选出包含所述待测物体特征的第三区域；

步骤S5：将所述第三区域输入至第二关键位置检测网络，筛选出包含所述待测物体特征中区别特征的第四区域；及

步骤S6：将所述待测物体所在的第一区域、第二区域、第三区域以及第四区域输入至分类网络，获得物体的分类信息。

2.如权利要求1中所述基于图像的物体分类方法，其特征在于：

在步骤S3与步骤S4之间还包括：

步骤S3-4：判断第二区域是否筛选出包含待测物体的特征，若是则进入步骤S4，若否，则返回步骤S2。

3.如权利要求1中所述基于图像的物体分类方法，其特征在于，步骤S4具体包含以下步骤：

将多个所述第二区域输入至第一关键位置检测网络中的关键区域检测网络，获得包含所述待测物体特征的关键区域；

将多个所述第二区域输入至第一关键位置检测网络中的关键点检测网络，获得包含所述待测物体特征的关键点；

选取同时包含关键区域和关键点的第一区域，将该第一区域内第二区域定义为第三区域。

4.如权利要求1中所述基于图像的物体分类方法，其特征在于，步骤S5具体包含以下步骤：

步骤S51：将所述第三区域输入至第二关键位置检测网络进行识别；

步骤S52：对步骤S51中识别的多个所述第三区域进行筛选，获得包含所述待测物体上区别特征的第四区域。

5.如权利要求1中所述基于图像的物体分类方法，其特征在于：所述分类网络可设置多级分类网络，以进一步对图像内的物体进行细分。

6.如权利要求1中所述基于图像的物体分类方法，其特征在于：在所述分类网络获得物体分类信息后，将分类结果进行归一化处理，获得物体分类的置信度，根据置信度判断分类结果是否准确。

7.一种基于图像的物体分类系统，其特征在于，包括：

图像获取单元，用于获取包含至少一个待测物体的待处理图像；

图像初筛单元，用于将所述图像输入至初筛网络，在图像中物体所在的区域生成第一区域；

图像细筛单元，用于将所述第一区域输入至细筛网络，在每一个第一区域内生成多个包含物体的部分特征的第二区域；

判断单元，用于判断第二区域是否筛选出包含所需的物体特征；

第一关键位置检测单元，用于将多个所述第二区域输入至第一关键位置检测网络，筛选出包含所述待测物体特征的第三区域；

第二关键位置检测单元，用于将所述第三区域输入至第二关键位置检测网络，筛选出包含所述待测物体特征中的区别特征，以获得第四区域；及

分类单元，将所述待测物体所在的第一区域、第二区域、第三区域以及第四区域输入至分类网络，获得物体的分类信息。

8.如权利要求7中所述基于图像的物体分类系统，其特征在于：所述图像初筛单元和图像细筛单元可设置多个，以使所述系统在不同复杂程度的图像中筛选出包含物体特征的区域。

9.如权利要求7中所述基于图像的物体分类系统，其特征在于：还包括归一化单元，用于将分类信息进行归一化处理，获得物体分类的置信度。

10.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于：所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至6任一项中所述的基于图像的物体分类方法；

所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至6任一项中所述的基于图像的物体分类方法。