[发明专利]图像识别方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种图像识别方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：对待处理图像进行关键点检测，确定所述待处理图像中目标区域的多个轮廓关键点信息；根据所述多个轮廓关键点信息，对所述待处理图像中的目标区域进行校正，得到与所述目标区域对应的校正区域的区域图像信息；对所述区域图像信息进行识别，得到所述目标区域的识别结果。本公开实施例可提高目标识别的准确率。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像识别方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

在计算机视觉以及智能视频监控等领域中，需要对图像中的各种目标(例如行人、车辆等)进行检测与识别。其中，在需要进行车牌检测及识别的场景(例如智能交通，车辆监控系统，停车场、车辆重识别，套牌车识别等场景)下，由于车速较快且车牌可能无法面对采集设备，导致车牌可能扭曲，旋转，透视和变形，相关技术的处理方式无法快速识别车牌同时保证较高的准确率。

发明内容

本公开提出了一种图像识别技术方案。

根据本公开的一方面，提供了一种图像识别方法，包括：对待处理图像进行关键点检测，确定所述待处理图像中目标区域的多个轮廓关键点信息；根据所述多个轮廓关键点信息，对所述待处理图像中的目标区域进行校正，得到与所述目标区域对应的校正区域的区域图像信息；对所述区域图像信息进行识别，得到所述目标区域的识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述对待处理图像进行关键点检测，确定所述待处理图像中目标区域的多个轮廓关键点信息，包括：对所述待处理图像进行特征提取及融合，得到所述待处理图像的特征图；对所述待处理图像的特征图进行关键点检测，得到所述待处理图像中目标区域的多个轮廓关键点信息。

在一种可能的实现方式中，所述多个轮廓关键点信息包括所述多个轮廓关键点的第一位置，所述根据所述多个轮廓关键点信息，对所述待处理图像中的目标区域进行校正，得到与所述目标区域对应的校正区域的区域图像信息，包括：根据所述多个轮廓关键点的第一位置及所述校正区域的第二位置，确定所述目标区域与所述校正区域之间的单应变换矩阵；根据所述单应变换矩阵，对所述目标区域的图像或特征进行校正，得到所述校正区域的区域图像信息。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述多个轮廓关键点的第一位置及所述校正区域的第二位置，确定所述目标区域与所述校正区域之间的单应变换矩阵，包括：对所述第一位置与所述第二位置分别进行归一化处理，得到归一化后的第一位置和归一化后的第二位置；根据所述归一化后的第一位置和所述归一化后的第二位置，确定所述目标区域与所述校正区域之间的单应变换矩阵。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述单应变换矩阵，对所述目标区域的图像进行校正，得到所述校正区域的区域图像信息，包括：根据所述校正区域中多个目标点的第三位置以及所述单应变换矩阵，确定所述目标区域中与各个所述第三位置对应的像素点；将与各个所述第三位置对应的像素点的像素信息映射到各个所述目标点，并对各个所述目标点之间进行插值处理，得到所述校正区域的区域图像信息。

在一种可能的实现方式中，所述对所述区域图像信息进行识别，得到所述目标区域的识别结果，包括：对所述区域图像信息进行特征提取，得到所述区域图像信息的特征向量；对所述特征向量进行解码，得到所述目标区域的识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述方法通过神经网络实现，所述神经网络包括目标检测网络、校正网络及识别网络，所述目标检测网络用于对所述待处理图像进行关键点检测，所述校正网络用于对所述目标区域进行校正，所述识别网络用于对所述区域图像信息进行识别，其中，所述方法还包括：

根据预设的训练集，训练所述目标检测网络，得到训练后的目标检测网络，所述训练集中包括多个样本图像、所述各样本图像中目标区域的轮廓关键点标注信息、背景标注信息及类别标注信息；根据所述训练集及所述训练后的目标检测网络，训练所述校正网络及所述识别网络。