[发明专利]物品识别模型训练方法、物品识别方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种物品识别模型训练方法，其特征在于，包括：

将物品样本图片集中的所有物品图片按照设定划分规则进行分段处理，以得到每张物品图片的多张分段样本图，包括：

确定所述物品样本图片集中的每张物品图片中的物品的目标物品型号；

按照每张物品图片中的物品的目标物品型号对应的设定划分规则，对每张物品图片进行分段处理，以得到每张物品图片的多张分段样本图，其中，所述目标物品型号对应的设定划分规则按照以下方式确定：针对所述目标物品型号的物品图片集中的物品图片，将物品图片按照所述目标物品型号的划分宽度、当前划分段数进行划分，以得到多张划分图片；将所述多张划分图片输入所述目标物品型号对应的指定识别模型进行识别，以确定当前划分段数对应的准确率；当所述当前划分段数对应的准确率小于第一设定值时，对所述当前划分段数进行更新；当所述当前划分段数对应的准确率大于第一设定值时，将所述准确率大于设定值时的当前划分段数作为目标划分段数；所述目标物品型号的设定划分规则为按照所述目标划分段数及目标物品型号的划分宽度将所述目标物品型号的物品图片划分成多张图片；

将每张物品图片的多张分段样本图输入待训练模型进行训练，以得到目标物品识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述针对所述目标物品型号的物品图片集中的物品图片，将物品图片按照所述目标物品型号的划分宽度、当前划分段数进行划分，以得到多张划分图片的步骤之前，所述方法还包括：

将所述物品图片集输入所述指定识别模型进行识别，以确定出所述物品图片集中的各个物品图片的物品缺陷宽度分布；

根据所述物品缺陷宽度分布确定所述目标物品型号的划分宽度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述针对所述目标物品型号的物品图片集中的物品图片，将物品图片按照所述目标物品型号的划分宽度、当前划分段数进行划分，以得到多张划分图片的步骤之前，所述方法还包括：

获取目标物品型号的标记物品图片集，所述标记物品图片集中的每张图片携带至少一个缺陷标记，所述缺陷标记包括缺陷宽度；

根据所述标记物品图片集确定出所述标记物品图片集的物品缺陷宽度分布；

根据所述物品缺陷宽度分布确定出所述目标物品型号的划分宽度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标物品型号对应的设定划分规则还包括按照以下方式确定：

针对所述目标物品型号的物品图片集中的物品图片，将物品图片按照所述目标物品型号的划分宽度、当前划分段数、当前重叠率进行划分，以得到多张划分图片；

将所述多张划分图片输入所述目标物品型号的指定识别模型进行识别，以确定当前划分段数对应的准确率；

当所述当前划分段数对应的准确率小于第二设定值时，对所述当前划分段数和所述当前重叠率进行更新；

当所述当前划分段数对应的准确率大于第二设定值，且所述当前重叠率在设定范围内时，并将所述准确率大于设定值时的当前划分段数作为目标划分段数，以及将所述准确率大于设定值时的当前重叠率作为目标重叠率；所述目标物品型号的设定划分规则为按照所述目标划分段数、目标重叠率及目标物品型号的划分宽度将所述目标物品型号的物品图片划分成多张划分图片。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将物品图片按照所述目标物品型号的划分宽度、当前划分段数、当前重叠率进行划分，以得到多张划分图片，包括：

沿着所述物品图片长度方向依次获取宽度为所述目标物品型号的划分宽度、数量为当前划分段数的多张划分图片，其中，相邻两张划分图片的重叠区域的图像面积相对于划分图片的占比为当前重叠率。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将物品样本图片集中的所有物品图片按照设定划分规则进行分段处理，以得到每张物品图片的多张分段样本图的步骤，还包括：

确定所述物品样本图片集中的每张物品图片中的物品的目标物品尺寸；

按照每张物品图片中的物品的目标物品尺寸对应的设定划分规则，对每张物品图片进行分段处理，以得到每张物品图片的多张分段样本图。