[发明专利]图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别图像，所述待识别图像包括待识别交通标志；

对所述待识别图像进行特征提取，得到所述待识别图像的特征向量；

将所述特征向量与各类交通标志的聚合向量进行匹配，得到所述待识别图像与各类交通标志对应的匹配度；其中，每类交通标志对应的聚合向量是通过如下步骤得到的：对于每类交通标志，获取多张包括相应类别交通标志的采集图像；其中，所述相应类别交通标志在各所述采集图像中具有多样性；对各所述采集图像进行特征提取，得到各所述采集图像的特征向量；对于所述特征向量的每个特征维度，选取各所述特征向量在所述特征维度的最大特征值；根据各所述特征向量在每个特征维度的最大特征值，得到相应类别交通标志的聚合向量；

根据所述匹配度确定所述待识别图像中所述待识别交通标志的类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待识别图像进行特征提取，得到所述待识别图像的特征向量，包括：

对所述待识别图像进行检测，获得所述待识别交通标志所在的目标区域；

从所述待识别图像中分割出所述目标区域；

对所述目标区域进行特征提取，获得所述待识别图像的特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述待识别图像进行检测，获得所述待识别交通标志所在的目标区域，包括：

对所述待识别图像进行特征提取，得到所述待识别图像的特征图；

根据所述特征图在所述待识别图像中确定候选框；

将各所述候选框映射至所述特征图，得到各所述候选框在所述特征图中对应的候选区域；

根据各所述候选区域对应的分类概率，从各所述候选框中确定包括交通标志的目标框；

将所述待识别图像中所述目标框内的区域，作为所述目标区域。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征图在所述待识别图像中确定候选框，包括：

将所述特征图中的特征点映射至所述待识别图像，得到各所述特征点在所述待识别图像中对应的特征提取区域；

以各所述特征提取区域的中心点为中心，按不同的尺度和缩放比例，生成各所述特征点分别对应的多个边界框；

将所述特征图中各所述特征点对应的边界框作为所述候选框。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述待识别图像进行检测，获得所述待识别交通标志所在的目标区域，包括：

将所述待识别图像输入训练好的交通标志检测模型；

通过所述交通标志检测模型中的特征提取网络，对所述待识别图像进行特征提取，得到所述待识别图像的特征图；

通过所述交通标志检测模型中的候选框生成网络，根据所述特征图在所述待识别图像中确定候选框，将各所述候选框映射至所述特征图，得到各所述候选框在所述特征图中对应的候选区域，根据各所述候选区域对应的分类概率，从各所述候选框中确定包括交通标志的目标框，将所述待识别图像中所述目标框内的区域，作为所述目标区域。

6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述待识别图像进行特征提取，得到所述待识别图像的特征向量，包括：

获取所述待识别图像中各像素点对应的梯度信息；

将所述待识别图像的各像素点划分为多个像素单元后，根据划分至同一像素单元的像素点所对应的梯度信息，得到各像素单元对应的特征描述子；

将所述待识别图像的各像素单元划分为多个像素块后，根据划分至同一像素块的像素单元所对应的特征描述子，得到各像素块对应的特征描述子；

根据所述待识别图像中各像素块对应的特征描述子，得到所述待识别图像的特征向量。

7.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特征在于，所述将所述特征向量与各类交通标志的聚合向量进行匹配，得到所述待识别图像与各类交通标志对应的匹配度，包括：

获取所述特征向量与各类交通标志的聚合向量之间的相似度；

根据所述相似度，确定所述待识别图像与各类交通标志对应的匹配度。