[发明专利]生物类别的识别方法、装置、存储介质及电子设备有效
申请号: | 202010594653.2 | 申请日: | 2020-06-28 |
公开(公告)号: | CN111950344B | 公开(公告)日: | 2023-06-27 |
发明(设计)人: | 杨敏;崔程;魏凯 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06V10/764 | 分类号: | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/26;G06V10/40;G06V40/00;G06N3/0464 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 石茵汀 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 生物 类别 识别 方法 装置 存储 介质 电子设备 | ||
1.一种生物类别的识别方法,包括:
获取生物的环境图像,并获取所述生物的主类别;
将所述环境图像输入至环境识别模型以生成环境类别;
根据所述生物的主类别结合所述环境类别确定所述生物的子类别。
2.根据权利要求1所述的方法,所述获取生物的环境图像前,还包括:
获取样本环境图像,并确定与所述样本图像对应的样本环境类别;
将所述样本环境图像和所述对应的样本环境类别输入至初始环境识别模型以生成预测环境类别;以及
根据所述预测环境类别和与所述样本图像对应的样本环境类别对所述初始环境识别模型进行训练,以得到所述环境识别模型。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述获取所述生物的主类别,包括:
获取所述生物的生物图像;
通过分类模型对所述生物图像进行识别以获取所述生物的主类别。
4.根据权利要求1或3所述的方法,在所述将所述环境图像输入至环境识别模型以生成环境类别之前,还包括:
根据所述生物的主类别确定与所述主类别对应的环境识别模型。
5.根据权利要求3所述的方法,还包括:
获取所述生物的拍摄图像;
对所述生物的拍摄图像进行前景和背景的切分,并将前景图像作为所述生物图像,以及将背景图像作为所述环境图像。
6.根据权利要求3所述的方法,其中,所述通过分类模型对所述生物图像进行识别以获取所述生物的主类别,包括:
根据所述分类模型,识别所述生物图像对应的特征图;
确定所述特征图中各特征点的注意力响应值;
根据所述注意力响应值,形成与所述特征图对应的注意力热力响应图;
根据所述注意力热力响应图对所述特征图进行增强处理,得到目标特征图;
根据所述分类模型处理所述目标特征图,得到所述主类别。
7.根据权利要求3所述的方法,所述环境类别的数量为至少两种,所述主类别的数量为至少两种,其中,所述根据所述生物的主类别结合所述环境类别确定所述生物的子类别,包括:
获取各所述环境类别,基于所述环境识别模型的第一评分值;
获取各所述主类别对应的第二评分值,所述第二评分值是预先基于所述分类模型识别所述生物的主类别得到的;
根据所述第一评分值结合所述第二评分值确定所述生物的子类别。
8.一种生物类别的识别装置,包括:
第一获取模块,用于获取生物的环境图像,并获取所述生物的主类别;
生成模块,用于将所述环境图像输入至环境识别模型以生成环境类别;
第一确定模块,用于根据所述生物的主类别结合所述环境类别确定所述生物的子类别。
9.根据权利要求8所述的装置,还包括:
训练模块,获取样本环境图像,并确定与所述样本图像对应的样本环境类别,并将所述样本环境图像和所述对应的样本环境类别输入至初始环境识别模型以生成预测环境类别;以及根据所述预测环境类别和与所述样本图像对应的样本环境类别对所述初始环境识别模型进行训练,以得到所述环境识别模型。
10.根据权利要求8所述的装置,其中,所述第一获取模块,还用于:
获取所述生物的生物图像;
通过分类模型对所述生物图像进行识别以获取所述生物的主类别。
11.根据权利要求8或10所述的装置,还包括:
第二确定模块,用于根据所述生物的主类别确定与所述主类别对应的环境识别模型。
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