[发明专利]一种识别导购员业务的方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种识别导购员业务的方法，其特征在于，包括：

对采集到的导购员场景图像提取至少一个局部特征数据；

利用导购员细节识别神经网络、导购员识别神经网络分别对所述局部特征数据进行识别和目标分类，输出导购员细节识别结果和导购员识别结果；

将所述导购员细节识别结果和所述导购员识别结果同时输入至导购员业务识别神经网络；

利用所述导购员业务识别神经网络输出导购员业务识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述导购员细节识别神经网络和所述导购员识别神经网络分别包括卷积层、全连接层和多标签分类层；所述卷积层、所述全连接层和所述多标签分类层依次连接。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述导购员细节识别神经网络和所述导购员识别神经网络可以共用一个卷积层。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，输出所述导购员细节识别结果和所述导购员识别结果之前，利用导购员细节识别神经网络、导购员识别神经网络分别对所述局部特征数据进行识别和目标分类之后还包括：所述导购员细节识别神经网络、所述导购员识别神经网络分别输出包括多维语义概念及对应概率的导购员细节识别分类结果和导购员识别分类结果；将所述导购员细节识别分类结果和所述导购员识别分类结果中概率最大值及所述概率最大值对应的多维语义概念分别作为所述导购员细节识别结果和所述导购员识别结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对多个所述导购员业务识别结果进行识别与分析，生成最终的导购员业务识别结果。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，在利用导购员细节识别神经网络、导购员识别神经网络分别对所述局部特征数据进行识别和目标分类之前，所述方法还包括：

将局部特征数据中的导购员细节数据及对应的标注信息作为第一训练样本对所述导购员细节识别神经网络进行训练直至满足训练结束条件；

将局部特征数据中的导购员数据及对应的标注信息作为第二训练样本对所述导购员识别神经网络进行训练直至满足训练结束条件。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，当所述导购员细节识别神经网络和导购员识别神经网络满足训练结束条件之后，还包括：

固定所述导购员细节识别神经网络和导购员识别神经网络中的参数，利用所述第一训练样本和所述第二训练样本对所述导购员业务识别神经网络进行训练直至满足训练结束条件。

8.一种识别导购员业务的装置，其特征在于，包括：

局部特征数据提取模块，用于对采集到的导购员场景图像提取至少一个局部特征数据；

第一输出模块，用于利用导购员细节识别神经网络、导购员识别神经网络分别对所述局部特征数据进行识别和目标分类，输出导购员细节识别结果和导购员识别结果；

识别结果输入模块，用于将所述导购员细节识别结果和所述导购员识别结果同时输入至导购员业务识别神经网络；

第二输出模块，利用所述导购员业务识别神经网络输出导购员业务识别结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器以及一个或多个处理器；

其中，所述存储器与所述一个或多个处理器通信连接，所述存储器中存储有可被所述一个或多个处理器执行的指令，所述指令被所述一个或多个处理器执行时，所述电子设备用于实现如权利要求1-5任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被计算装置执行时，可用来实现如权利要求1-5任一项所述的方法。