[发明专利]一种提升图像识别精度和速度的方法和系统

说明书

本发明公开了一种提升图像识别精度和速度的方法和系统，具体包括以下步骤：从图像数据库中选取符合设定标签的图像并建立图像优先数据库；采集待识别图像，若图像优先数据库中存在与待识别图像相似度达到第一设定阈值的特征数据则完成图像识别，若达到第二设定阈值则标注待识别图像并将该特征数据存储至疑似图像数据库；若图像数据库中存在与待识别图像相似度达到第一设定阈值的特征数据，则完成图像识别，若达到第二设定阈值的特征数据，与疑似图像数据库进行比对，若比对成功，则完成图像识别。本发明设定图像优先数据库，缩小图像对比范围，解决图像对比识别的时间较长，效率较低的问题。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，特别是指一种提升图像识别精度和速度的方法和系统。

背景技术

当前视频监控在公共安全领域应用的非常普遍，利用人工智能的技术可以从视频中采集图像并识别图像中的关键信息，然后基于图像数据库进行特征对比从而确定图像内容。在实际使用过程中，会发现图像基准数据库非常庞大，导致图像对比识别的时间较长，效率较低。

图像基准数据库中图像一般为事先采集的标准图像，与监控场景有较大的差异。在实际使用过程中，由于监控对象、场所和自然环境等各种影响，如果只使用基准数据库进行比对识别，对识别的精度也会有影响。

发明内容

本发明提出一种提升图像识别精度和速度的方法和系统，解决了现有技术中图像基准数据库非常庞大，导致图像对比识别的时间较长，效率较低的问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种提升图像识别精度和速度的方法，具体包括以下步骤：

S1，从图像数据库中选取符合设定标签的图像并建立图像优先数据库；

S2，采集待识别图像，判断图像优先数据库中是否存在与待识别图像相似度达到第一设定阈值的特征数据，若是，则完成图像识别；否则判断图像优先数据库中是否存在与待识别图像相似度达到第二设定阈值的特征数据，若是，则标注待识别图像并将该特征数据存储至疑似图像数据库，否则执行下一步；

S3，判断图像数据库中是否存在与待识别图像相似度达到第一设定阈值的特征数据，若是，则完成图像识别并执行下一步；否则判断图像数据库中是否存在与待识别图像相似度达到第二设定阈值的特征数据，若是，标注待识别图像并将特征数据与疑似图像数据库进行比对，若比对成功，则完成图像识别；

S4，判断上述图像是否符合进入图像优先数据库的条件，若是，则存入图像优先数据库。

作为本发明的一个优选实施例，步骤S1中设定标签为地域、时间和/或组织机构。

作为本发明的一个优选实施例，所述待识别图像为人脸、场景、物体或文字图像。

作为本发明的一个优选实施例，在步骤S2中，采集待识别图像后，对待识别图像进行图像预处理。

作为本发明的一个优选实施例，还包括以下步骤：

S5，根据设定标签动态更新图像优先数据库。

作为本发明的一个优选实施例，在步骤S2中，采集待识别图像具体指的是通过摄像头摄像或者从视频中截取图像作为待识别图像。

一种提升图像识别精度和速度的系统，包括

图像采集单元，用于采集待识别图像；

数据库管理单元，用于从图像数据库中选取符合设定标签的图像并建立图像优先数据库；并对图像优先数据库进行维护管理；

图像对比单元，优先将待识别图像与图像优先数据库进行对比识别，失败后将待识别图像与图像数据库进行对比识别。