[发明专利]一种七巧板玩具识别的方法和装置

权利要求书

1.一种基于七巧板网络模型的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

截取摄像头包含有效七巧板的图像区域；

将所截取的图像作为七巧板识别模型的输入，所述七巧板识别模型是已训练的用于七巧板识别的深层卷积神经网路，所述七巧板识别模型的输出指示所述输入图像中包含的所有七巧板在图像中的像素、以及每一个像素对应七巧板的类型；

基于所述七巧板识别模型的输出识别出所截取的图像包含的所有七巧板。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

在所述七巧板识别模型中，提供了一种用卷积层和空洞卷积层代替分类网络中的全连接层方案，并在最后的特征提取层后面增加相对应的以反卷积层为主的解码器结构，使得网络模型可以输出像素级的识别结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

在所述七巧板识别模型中，提供了一种采用空洞卷积的结构来减小识别模型的计算量和参数量，在增大感受野的同时维持了特征映像的分辨率，使得识别模型可以准确地识别出不同尺度的七巧板；也就是说，无论七巧板玩具是在靠近摄像头的地方，还是远离摄像头的地方，本识别模型都可以准确地识别出来。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

提供了一种采用多尺度特征映像上采样后融合的方案，增加对小目标七巧板识别的精度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

提供了一种在七巧板识别模型的初始部分进行缩小输入图像分辨率的方案，以此来去除视觉的冗余，减小计算量，加快识别速度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

提供了一种减小七巧板识别模型解码器规模的方法，以此精简网络模型，达到减小计算量和加快识别速度的效果。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

提供了一种通过对标准卷积操作进行因式分解的方法，以此减小网络模型的计算量和参数量，达到加快识别速度的效果。

8.一种基于七巧板识别模型的七巧板识别装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取和截取单元，用于获取摄像头图像并截取包含有效七巧板的图像区域;

七巧板识别单元，用于将所截取的图像作为七巧板识别模型的输入，所述七巧板识别模型是已训练的用于七巧板识别的深层卷积神经网路，所述七巧板识别模型的输出指示所述输入图像中包含的所有七巧板在图像中的像素、以及每一个像素对应七巧板的类型。

9.一种基于七巧板识别模型的七巧板识别装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行权利要求1至8中任意一者所述的方法。