[发明专利]图像识别方法、电子设备及可读存储介质

说明书

本发明提供了一种图像识别方法、电子设备及可读存储介质，所述方法包括：将原始图像分割为具有相同预定尺寸的多个单元图像；将所述单元图像输入预建立的神经网络模型进行处理，以对每一单元图像中的标记物对应添加检测框，形成预检单元图像；按照每一单元图像在原始图像中的分割位置将多个预检单元图像拼接为一幅预输出图像；判断预输出图像是否存在相邻的两个检测框中框选的标记物为同一标记物：若是，将两个检测框进行合并；若否，保留对应不同标记物的不同检测框；直至确认为同一标记物的检测框均合并完成后，将带有检测框的图像进行输出。本发明可以有效识别标记物在图像中的种类及位置。

技术领域

本发明涉及医疗设备图像识别领域，尤其涉及一种图像识别方法、电子设备及可读存储介质。

背景技术

胃肠动力是指正常的胃肠蠕动以帮助完成食物消化和吸收的能力；当胃肠动力弱时，就可能引起消化不良。

现有技术中，通常通过胃肠标记物识别的方法判断胃肠动力的强弱，具体的，用户分次吞咽下不同形状标记物后，通过X射线拍摄获取的图像确定标记物的位置，进而判断胃肠动力强弱。

现有技术中，对于X光图像中标记物的位置和种类，通常通过人为辅助观察图像进行确定；然而，对于分次吞咽的不同形状的标记物，其显示在X光图像上的尺寸小，种类多，人为辅助观察的方式难以准确统计各种标记物的位置及数量，从而无法判断被检者的胃肠动力。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种图像识别方法、电子设备及可读存储介质。

为了实现上述发明目的之一，本发明一实施方式提供一种图像识别方法，所述方法包括：将原始图像分割为具有相同预定尺寸的多个单元图像，所述原始图像中分布若干标记物；

将所述单元图像输入预建立的神经网络模型进行处理，以对每一单元图像中的标记物对应添加检测框，形成预检单元图像；所述检测框为围合所述标记物的最小矩形框；

按照每一单元图像在原始图像中的分割位置将多个预检单元图像拼接为一幅预输出图像；

判断预输出图像是否存在相邻的两个检测框中框选的标记物为同一标记物：

若是，将两个检测框进行合并；

若否，保留对应不同标记物的不同检测框；

直至确认为同一标记物的检测框均合并完成后，将带有检测框的图像进行输出；

其中，判断预输出图像是否存在相邻的两个检测框中框选的标记物为同一标记物具体包括：根据标记物种类的概率确认每个检测框中标记物的种类，若相邻的两个检测框中框选的标记物为同一种类，则根据相邻的两个检测框的坐标值确认框选的标记物是否为同一标记物。

作为本发明一实施方式的进一步改进，将原始图像分割为具有相同预定尺寸的多个单元图像过程时，所述方法还包括：

若分割过程中存在任一单元图像小于预定尺寸，则在单元图像形成之前对原始图像进行边缘像素值补充，或在单元图像形成之后，对尺寸小于预定尺寸的单元图像进行边缘像素值补充。

作为本发明一实施方式的进一步改进，所述神经网络模型的构建方法包括：对应每一单元图像采用卷积神经网络提取至少一个特征层；

提取特征层过程中，使用p个m*m的卷积核作为锚框的卷积预测器处理所述单元图像，p=(c1+c2)*k，其中，锚框为预设的长宽比不同的矩形框，m为奇数正整数，c1表示标记物种类的数量, k表示锚框的数量，c2为调整锚框的偏移参数的数量；所述检测框通过锚框进行大小变化获得。

作为本发明一实施方式的进一步改进，所述方法还包括：

根据标记物的种类及尺寸多次对单元图像做池化层处理得到对应的特征层。