[发明专利]一种图片筛选方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202010705823.X | 申请日: | 2020-07-21 |
公开(公告)号: | CN111966850A | 公开(公告)日: | 2020-11-20 |
发明(设计)人: | 郑建军;刘小平;陆愿基;冉东军 | 申请(专利权)人: | 珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/535 | 分类号: | G06F16/535;G06F16/51;G06F16/538;G06N3/08 |
代理公司: | 北京华夏泰和知识产权代理有限公司 11662 | 代理人: | 卢万腾;杜欣 |
地址: | 519070*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 图片 筛选 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种图片筛选方法,其特征在于,包括:
获取目标关键词;
获取与所述目标关键词相匹配的目标图像识别模型;
将待筛选图片集中的各图片分别输入所述目标图像识别模型,输出各图片对应的识别结果,所述识别结果用于指示图片是否与所述目标关键词相匹配;
根据所述各图片对应的识别结果对所述待筛选图片集进行筛选,输出所述待筛选图片集中与所述目标关键词相匹配的目标图片。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取与所述目标关键词相匹配的目标图像筛选模型,包括:
从模型库中匹配出与所述目标关键词相匹配的目标图像识别模型,所述模型库包括多个预先训练好的图像识别模型,每个所述图像识别模型设置有对应的关键词标签,所述关键词标签用于与所述目标关键词进行匹配。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,获取与所述目标关键词相匹配的目标图像筛选模型,还包括:
若未从所述模型库中匹配出与所述目标关键词相匹配的目标图像识别模型,则基于所述目标关键词确定对应的训练图片集和测试图片集;
利用所述训练图片集对初始模型进行训练,得到第一模型;
在所述第一模型对所述测试图片集的识别准确率不大于预设的准确率阈值的情况下,继续使用所述训练图片集对所述第一模型进行训练,以调整所述第一模型的参数,直至所述第一模型对所述测试图片集的识别准确率大于所述准确率阈值;
在所述第一模型对所述测试图片集的识别准确率大于所述准确率阈值的情况下,将所述第一模型作为与所述目标关键词相匹配的目标图像识别模型。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在所述第一模型对所述测试图片集的识别准确率大于所述准确率阈值的情况下,所述方法还包括:
基于所述目标关键词为所述第一模型设置关键词标签,并将设置有关键词标签的所述第一模型存储至模型库中。
5.一种图片筛选装置,其特征在于,包括:
关键词获取模块,用于获取目标关键词;
模型获取模块,用于获取与所述目标关键词相匹配的目标图像识别模型;
识别模块,用于将待筛选图片集中的各图片分别输入所述目标图像识别模型,输出各图片对应的识别结果,所述识别结果用于指示图片是否与所述目标关键词相匹配;
输出模块,用于根据所述各图片对应的识别结果对所述待筛选图片集进行筛选,输出所述待筛选图片集中与所述目标关键词相匹配的目标图片。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述模型获取模块包括:
匹配子模块,用于从模型库中匹配出与所述目标关键词相匹配的目标图像识别模型,所述模型库包括多个预先训练好的图像识别模型,每个所述图像识别模型设置有对应的关键词标签,所述关键词标签用于与所述目标关键词进行匹配。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述模型获取模块还包括:
建模子模块,用于若未从所述模型库中匹配出与所述目标关键词相匹配的目标图像识别模型,则基于所述目标关键词确定对应的训练图片集和测试图片集,利用所述训练图片集对初始模型进行训练,得到第一模型,在所述第一模型对所述测试图片集的识别准确率不大于预设的准确率阈值的情况下,继续使用所述训练图片集对所述第一模型进行训练,以调整所述第一模型的参数,直至所述第一模型对所述测试图片集的识别准确率大于所述准确率阈值,在所述第一模型对所述测试图片集的识别准确率大于所述准确率阈值的情况下,将所述第一模型作为与所述目标关键词相匹配的目标图像识别模型。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述模型获取模块还包括:
存储子模块,用于在所述第一模型对所述测试图片集的识别准确率大于所述准确率阈值的情况下,基于所述目标关键词为所述第一模型设置关键词标签,并将设置有关键词标签的所述第一模型存储至模型库中。
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