[发明专利]图像分类方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种图像分类方法，其特征在于，包括：

对原始图像进行分割，得到若干待检测图像；

对于每一所述待检测图像，将所述待检测图像输入图像分类模型进行计算，得到第一特征数据；

对所述待检测图像进行图像特征提取，提取预设目标特征得到第二特征数据；

合并所述第一特征数据和所述第二特征数据生成特征图像；

通过所述图像分类模型对所述特征图像进行图像分类，输出分类结果。

2.如权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，在对所述待检测图像进行图像特征提取，提取预设目标特征得到第二特征数据之前，包括：

对所述待检测图像进行灰度化并根据预设图像分割规则将灰度化后的待检测图像均分。

3.如权利要求2所述的图像分类方法，其特征在于，所述预设图像分割规则根据所述第一特征数据的尺寸设定，以使每一均分图像的尺寸与所述第一特征数据的尺寸一致。

4.如权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，在对于每一所述待检测图像，将所述待检测图像输入图像分类模型进行计算，得到第一特征数据之前，还包括：

建立难例池，以根据所述难例池中的易错样本对所述图像分类模型进行迭代训练。

5.如权利要求4所述的图像分类方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据训练数据对所述图像分类模型进行图像分类训练；所述训练数据包括正样本和对所述难例池进行过采样得到的样本。

6.如权利要求1-5任一项所述的图像分类方法，其特征在于，所述图像分类模型包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和分类器；

通过所述输入层、所述卷积层和所述池化层对所述待检测图像进行计算，得到第一特征数据。

7.如权利要求6所述的图像分类方法，其特征在于，所述通过所述图像分类模型对所述特征图像进行图像分类，输出分类结果，包括：

将所述特征图像输入所述图像分类模型的全连接层进行图像分类，得到分类数据；

通过所述分类器对所述分类数据的概率进行计算确定分类结果。

8.一种图像分类装置，其特征在于，包括：

图像分割模块，用于对原始图像进行分割，得到若干待检测图像；

计算模块，用于对于每一所述待检测图像，将所述待检测图像输入图像分类模型进行计算，得到第一特征数据；

图像特征提取模块，用于对所述待检测图像进行图像特征提取，提取预设目标特征得到第二特征数据；

数据合并模块，用于合并所述第一特征数据和所述第二特征数据生成特征图像；

图像分类模块，用于通过所述图像分类模型对所述特征图像进行图像分类，输出分类结果。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述图像分类方法的步骤。

10.一种图像分类装置，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述图像分类方法的步骤。