[发明专利]图片类型识别方法及装置

权利要求书

1.一种图片类型识别方法，其特征在于，包括：

将待分类图片输入到预先训练好的目标检测模型，以供所述目标检测模型输出所述待分类图片的识别结果；所述识别结果包括所述待分类图片中待识别目标物的类别及每种类别的所述待识别目标物的数量；

根据所述识别结果对所述待分类图片进行分数处理；其中，所述分数处理包括所述待分类图片中每出现一个相应类型的所述待识别目标物则将分数变量增加相应的预设分数；其中，所述分数变量的初始值为预设初始分数；

根据所述分数处理完成后所述分数变量的分数结果识别所述待分类图片的类型；其中，对于不同类型的所述待分类图片，所述分数结果的交集为零；所述待识别目标物的类别包括第一类别、第二类别和第三类别；所述第一类别的所述待识别目标物对应的所述预设分数为第一预设分数，所述第二类别的所述待识别目标物对应的所述预设分数为第二预设分数，所述第三类别的所述待识别目标物对应的所述预设分数为第三预设分数；所述预设初始分数为0，且所述第一预设分数小于所述第二预设分数，所述第三预设分数是所述第二预设分数的N倍；其中，出现N个所述第二类别的所述待识别目标物和出现所述第三类别的所述待识别目标物属于一类图片。

2.根据权利要求1所述的图片类型识别方法，其特征在于，N取值为3。

3.根据权利要求2所述的图片类型识别方法，其特征在于，所述第一预设分数为0，所述第二预设分数为1，所述第三预设分数为3。

4.根据权利要求2或3所述的图片类型识别方法，其特征在于，所述待分类图片包括房源图片，所述待识别目标物包括床铺，所述第一类别为无床铺、所述第二类别为单床、所述第三类别为上下床；

若所述分数结果等于所述第一预设分数，则所述待分类图片的类型为不含床铺；若所述分数结果大于所述第一预设分数且小于所述第三预设分数，则所述待分类图片的类型为包含一张或两张单床；若所述分数结果大于或等于所述第三预设分数，则所述待分类图片的类型为至少包含三张单床或包含上下铺。

5.根据权利要求4所述的图片类型识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述待分类图片的类型为至少包含三张床或包含上下铺时，输出所述待分类图片不合规的提示信息。

6.根据权利要求4所述的图片类型识别方法，其特征在于，在所述将待分类图片输入到预先训练好的目标检测模型之前，所述方法还包括：

获取包括单床和/或上下铺的样本图片，对所述样本图片中的所述单床和/或所述上下铺进行标注后，以标注前的所述样本图片作为输入，以标注后的所述样本图片作为输出训练EfficientDet模型，从而得到所述目标检测模型。

7.一种图片类型识别装置，其特征在于，包括：

目标检测模块，用于：将待分类图片输入到预先训练好的目标检测模型，以供所述目标检测模型输出所述待分类图片的识别结果；所述识别结果包括所述待分类图片中待识别目标物的类别及每种类别的所述待识别目标物的数量；

分数处理模块，用于：根据所述识别结果对所述待分类图片进行分数处理；其中，所述分数处理包括所述待分类图片中每出现一个相应类型的所述待识别目标物则将分数变量增加相应的预设分数；其中，所述分数变量的初始值为预设初始分数；

图片类型识别模块，用于：根据所述分数处理完成后所述分数变量的分数结果识别所述待分类图片的类型；其中，对于不同类型的所述待分类图片，所述分数结果的交集为零；

所述待识别目标物的类别包括第一类别、第二类别和第三类别；所述第一类别的所述待识别目标物对应的所述预设分数为第一预设分数，所述第二类别的所述待识别目标物对应的所述预设分数为第二预设分数，所述第三类别的所述待识别目标物对应的所述预设分数为第三预设分数；所述预设初始分数为0，且所述第一预设分数小于所述第二预设分数，所述第三预设分数是所述第二预设分数的N倍；其中，出现N个所述第二类别的所述待识别目标物和出现所述第三类别的所述待识别目标物属于一类图片。