[发明专利]一种基于图像的物体分类方法、系统及电子设备

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：获取具有至少一个待分类物体及背景的待测图像；

步骤S2：将所述待测图像中的待分类物体与背景进行分离；

步骤S3：在多尺度下提取所述待分类物体的至少一特征；

步骤S4：将所述至少一特征进行通道叠加，以获得至少两张通道叠加图像；

步骤S5：将至少两张通道叠加图像通过矩阵外积运算进行组合，获得所述至少一个待分类物体的特征强化图；及

步骤S6：对所述至少一个待分类物体的特征强化图进行分类，获得分类结果。

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：步骤S2具体包括如下步骤：

步骤S21：定位待分类物体所在的矩形框；

步骤S22：定位所述矩形框内待分类物体的准确边界；及

步骤S23：根据所述边界将待分类物体分离出待测图像。

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：在步骤S2之前还包括：

步骤S20：改变所述至少一个待分类物体的尺寸并分别输入到至少两个特征提取器。

4.如权利要求3中所述基于图像的物体分类方法，其特征在于：上述步骤S20具体包括如下步骤：

步骤S201：将多个待分类物体缩放至预设大小；

步骤S202：将缩放完成后的至少一个待分类物体组合形成一个批数据；及

步骤S203：将所述批数据分别输入到至少两个特征提取器。

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：步骤S4具体包括步骤S41～S42：

步骤S41：将提取到的多个特征进行上采样处理，使多个特征具有相同的分辨率；及

步骤S42：将具有相同分辨率的多个特征进行通道叠加，以获得至少两张通道叠加图像。

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：步骤S6具体包括如下步骤：

步骤S61：对所述特征强化图内的至少一个待分类物体的特征进行降维处理；及

步骤S62：将降维后的至少一个待分类物体的特征输入至预设的分类模型，获得分类结果。

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，用于获取具有至少一个待分类物体及背景的待测图像；

背景分离单元，用于将所述待测图像中的待分类物体与背景进行分离；

特征提取单元，用于将至少两个特征提取器在多尺度下提取所述待分类物体的至少一特征；

特征叠加单元，用于将每一所述特征提取器将所述至少一特征进行通道叠加，获得至少两张通道叠加图像；

特征强化单元，用于将至少两张通道叠加图像通过矩阵外积运算进行组合，获得所述至少一个待分类物体的特征强化图；及

分类单元，用于对所述至少一个待分类物体的特征强化图进行分类，获得分类结果。

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，还包括：

图形缩放单元，用于改变所述至少一个待分类物体的尺寸并分别输入至至少两个特征提取器。

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，所述特征强化单元还包括：

上采样模块，用于将所述至少两张通道叠加图像进行上采样处理，使所述至少两张通道叠加图像的分辨率相同；及

外积运算模块，用于将分辨率相同的至少两张通道叠加图像根据矩阵外积运算进行组合，获得待分类物体的特征强化图。

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。