[发明专利]商品类别识别方法及装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种商品类别识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别图像中的商品区域图像；

提取每一商品区域图像的图像特征，并融合所述图像特征，得到相对尺寸特征向量，所述图像特征包括特征图；包括：在通道维度方向上，压缩所述特征图；将压缩后的所述特征图在通道维度方向上堆叠；将堆叠得到的相对尺寸特征图进行降维处理，得到所述相对尺寸特征向量；

针对每一商品区域图像，基于所述商品区域图像的图像特征和所述相对尺寸特征向量，获得所述商品区域图像对应的商品特征向量，包括：如果所述图像特征为特征图，对所述特征图进行降维处理，得到特征向量；在通道维度方向上，连接所述特征向量和所述相对尺寸特征向量，得到商品特征向量；

对每一商品区域图像对应的商品特征向量进行分类计算，获得所述每一商品区域图像对应的商品类别信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别图像中的商品区域图像，包括：

提取所述待识别图像中的商品位置信息；

切取所述待识别图像中与每一商品位置信息对应的商品区域图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述提取每一商品区域图像的图像特征之前，所述方法还包括：

确定分辨率最大的商品区域图像缩放到目标尺寸的缩放比例；

按照所述缩放比例缩放所有商品区域图像；

判断每一商品区域图像是否小于所述目标尺寸，若是，将该商品区域图像补足至所述目标尺寸。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将堆叠得到的相对尺寸特征图进行降维处理之前，所述方法还包括：

在通道维度方向上，判断所述相对尺寸特征图是否达到预设第一通道长度；

若否，将堆叠后的所述相对尺寸特征图补足至该第一通道长度。

5.一种商品类别识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待识别图像中的商品区域图像；

提取模块，用于提取每一商品区域图像的图像特征，并融合所述图像特征，得到相对尺寸特征向量，所述图像特征包括特征图；包括：在通道维度方向上，压缩所述特征图；将压缩后的所述特征图在通道维度方向上堆叠；将堆叠得到的相对尺寸特征图进行降维处理，得到所述相对尺寸特征向量；

融合模块，用于针对每一商品区域图像，基于所述商品区域图像的图像特征和所述相对尺寸特征向量，获得所述商品区域图像对应的商品特征向量，包括：如果所述图像特征为特征图，对所述特征图进行降维处理，得到特征向量；在通道维度方向上，连接所述特征向量和所述相对尺寸特征向量，得到商品特征向量；

识别模块，用于对每一商品区域图像对应的商品特征向量进行分类计算，获得所述每一商品区域图像对应的商品类别信息。

6.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

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1-4任意一项所述的商品类别识别方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序可由处理器执行以完成权利要求1-4任意一项所述的商品类别识别方法。