[发明专利]基于用户标签的目标对象识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于用户标签的目标对象识别方法，其特征在于：其包括以下步骤；

S1，构建识别系统，首先构建一个基于大数据处理平台为基础的识别管理服务器，若干标签标定及识别终端及若干公共图像信息采集终端，其中基于大数据处理平台为基础的识别管理服务器通过物联网通讯网络连接有多个标签标定及识别终端，将至少两个所述标签标定及识别终端之间通过互联网通讯网络建立数据连接，并构成多个标签识别局域网，各所述标签识别局域网分别与若干公共图像信息采集终端连接，且相邻两个所述标签识别局域网间通过中继服务器建立数据连接；

S2，标签设定，完成S1步骤后，通过标签标定及识别终端采集各待识别管理的目标对象的身份识别信息，然后将采集的身份识别信息发送至基于大数据处理平台为基础的识别管理服务器进行备份；对采集的身份识别信息进行计算并生成相应的识别标签信息；然后将生成的识别标签信息发送至基于大数据处理平台为基础的识别管理服务器中，并使识别标签信息与相应的待识别管理的目标对象的身份识别信息在基于大数据处理平台为基础的识别管理服务器中建立数据连接；

S3，逻辑学习，完成S2步骤后，基于大数据处理平台为基础的识别管理服务器对保存的各待识别管理的目标对象的身份识别信息和制备的识别标签信息进行逻辑运算及深度学习匹配，当每个所述标签标定及识别终端采集的识别标签信息重合度达到70%以上时，完成现场识别，并将现场识别数据发送至基于大数据处理平台为基础的识别管理服务器中，然后由基于大数据处理平台为基础的识别管理服务器根据接收的现场识别数据进行二次识别，将现场识别数据与基于大数据处理平台为基础的识别管理服务器在S2步骤存储的目标对象的身份识别信息进行比对，得到现场识别数据与存储的相应目标对象的身份识别信息重合度数据，然后对重合度进行比较运算，以重合度最高的目标对象的身份识别信息与当前现场识别数据匹配，从而完成识别管理逻辑训练；

S4，识别作业，完成S3步骤后，即可通过标签标定及识别终端对待识别的目标对象进行身份信息识别管理。

2.根据权利要求1所述的一种基于用户标签的目标对象识别方法，其特征在于：所述的基于大数据处理平台为基础的识别管理服务器中构建深度神经网络模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于用户标签的目标对象识别方法，其特征在于：所述的深度神经网络模型为BP神经网络系统、CNN卷积神经网络、LSTM神经网络中的任意一种或几种共用。

4.根据权利要求1所述的一种基于用户标签的目标对象识别方法，其特征在于：所述的S4步骤中，在进行识别作业时，对基于大数据处理平台为基础的识别管理服务器中未涉及的目标对象时，返回S2步骤进行标签设定，将全新目标纳入目标识别管理体系中；当发生识别错误时，则返回S3步骤进行逻辑学习，对识别误差进行纠正，并再次识别。

5.根据权利要求1所述的一种基于用户标签的目标对象识别方法，其特征在于：所述的S1中，公共图像信息采集终端为CCD摄像机、3D摄像机、麦克风中的任意一种或几种共用。