[发明专利]图像识别的方法和装置

权利要求书

1.一种图像识别的方法，其特征在于，包括：

获取第二训练图像、第三指示信息、第四指示信息和第五指示信息，所述第二训练图像包括至少两个物体，所述第三指示信息用于指示至少两个物体中的第三物体和第四物体之间的第一连接状态，所述第四指示信息用于指示所述第三物体和所述第四物体在所述第二训练图像中的位置，所述第五指示信息包括所述第二训练图像的边缘信息；

使用第二原始模型和所述第四指示信息对所述第二训练图像进行处理，以提取所述第三物体和所述第四物体的第一训练特征；

使用第三原始模型对所述第二训练图像的边缘信息、所述第一训练特征进行融合，以获取第二训练特征，包括：所述第三原始模型包括第一卷积神经网络和第二卷积神经网络，所述第一卷积神经网络采用组合的方法，将所述第三物体和所述第四物体的第一训练特征加权相加，所述第二卷积神经网络采用级联和通道融合的方法，将经过加权相加的所述第一训练特征和所述第五指示信息进行线性运算，以获取第二训练特征；

使用第四原始模型对所述第二训练特征进行处理，以获取第六指示信息，所述第六指示信息用于指示所述第三物体和所述第四物体的第二连接状态；

根据所述第六指示信息和所述第三指示信息调整所述第二原始模型、所述第三原始模型和所述第四原始模型的参数，以使所述第一连接状态和所述第二连接状态之间的相似度在第二预设范围内；

将经过调整后的第二原始模型，作为第一模型；将经过调整后的第三原始模型，作为第四模型；将经过调整后的第四原始模型，作为第二模型；

获取第一图像，所述第一图像包括至少两个物体；

获取位置信息，所述位置信息用于指示所述至少两个物体中的第一物体和第二物体在所述第一图像中的位置；

使用所述第一模型对所述位置信息和所述第一图像进行处理，以获取所述第一物体和所述第二物体的物体特征；

获取所述第一图像的边缘信息；

使用所述第四模型对所述边缘信息、所述物体特征进行融合，以获取目标特征；

根据所述目标特征，使用所述第二模型识别所述第一物体和所述第二物体的连接状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取位置信息，所述方法还包括：

使用第三模型对所述第一图像进行处理，以获取所述位置信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取第一训练图像和第一指示信息，所述第一训练图像包括至少两个物体，所述第一指示信息用于指示所述第一训练图像中的物体在所述第一训练图像中的第一位置；

使用第一原始模型对所述第一训练图像处理，以获取第二指示信息，所述第二指示信息用于指示经过所述第一原始模型识别的所述第一训练图像中的物体在所述第一训练图像中的第二位置；

根据所述第二指示信息和所述第一指示信息调整所述第一原始模型的参数，以使所述第一位置和所述第二位置的相似度在第一预设范围内；

将经过调整后的第一原始模型，作为所述第三模型。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一图像的边缘信息，包括：

使用第五模型对所述第一图像进行处理，以获取所述边缘信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取第三训练图像和第七指示信息，所述第三训练图像包括至少两个物体，所述第七指示信息用于指示所述第三训练图像的第一边缘信息；

根据第五原始模型对所述第三训练图像处理，以获取第八指示信息，所述第八指示信息用于指示经过所述第五原始模型识别的所述第三训练图像的第二边缘信息；

根据所述第七指示信息和所述第八指示信息调整所述第五原始模型的参数，以使所述第一边缘信息和所述第二边缘信息的相似度在第三预设范围内；

将经过调整后的第五原始模型，作为所述第五模型。

6.根据权利要求1至3、5中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取位置信息，包括：

根据用户输入信息，获取所述位置信息。