[发明专利]对象识别方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本申请公开了一种对象识别方法、装置、设备以及存储介质，属于计算机技术领域。方法包括：获取目标空间内离散分布的多个对象的三维坐标；将目标空间划分为多个空间像素点；基于每个空间像素点与多个三维坐标之间的距离，确定每个空间像素点的像素值，像素值用于表示空间像素点与多个对象之间的相对位置关系；基于多个空间像素点的像素值，生成目标空间图像，目标空间图像用于训练对象识别模型。由于空间像素点的像素值是基于空间像素点和多个对象之间的距离确定的，因此多个空间像素点的像素值就能够表示多个对象之间的相对位置关系，采用目标空间图像作为样本数据来训练对象识别模型，能够提高对象识别模型的识别准确率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种对象识别方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，对象识别模型得到了广泛的应用。对象识别模型的准确度至关重要，为了训练出准确度满足要求的对象识别模型，需要选取合适的样本数据。

很多对象在空间上的分布是离散的，比如天空中的天体在太空中的分布是离散的。在一些情况下，能够采用对象在空间中的坐标来指代不同的对象。而在训练对象识别模型时，需要采用二进制转化的方法，将对象在空间中的坐标转化为二进制坐标，将转化得到的二进制坐标确定为用于训练对象识别模型的样本数据。

但是，由于二进制转化会显著增加数据的维度，因此还需要对二进制转化后的数据进行压缩，而数据压缩会导致信息丢失，导致样本数据准确度不高，进而导致训练出的对象识别模型的识别准确度不高。

发明内容

本申请实施例提供了一种对象识别方法、装置、设备以及存储介质，能够提升对象识别模型的识别准确性。所述技术方案如下。

一方面，提供了一种对象识别方法，所述方法包括：

获取目标空间内离散分布的多个对象的三维坐标；

将所述目标空间划分为多个空间像素点；

基于每个空间像素点与多个三维坐标之间的距离，确定所述每个空间像素点的像素值，所述像素值用于表示所述空间像素点与所述多个对象之间的相对位置关系；

基于所述多个空间像素点的像素值，生成目标空间图像，所述目标空间图像用于训练对象识别模型，所述对象识别模型用于根据任一目标空间图像识别所述目标空间中离散分布的对象。

一方面，一种对象识别方法，所述方法包括：

获取目标空间内离散分布的多个对象的三维坐标；

将所述目标空间划分为多个空间像素点；

基于每个空间像素点与多个三维坐标之间的距离，确定所述每个空间像素点的像素值，所述像素值用于表示所述空间像素点与所述多个对象之间的相对位置关系；

基于所述多个空间像素点的像素值，生成目标空间图像；

将所述目标空间图像输入对象识别模型，通过所述对象识别模型，基于所述目标空间图像进行预测，输出所述多个对象对应的预测标签，所述预测标签用于指示对应对象的类型。

一方面，提供了一种对象识别装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取目标空间内离散分布的多个对象的三维坐标；

第一划分模块，用于将所述目标空间划分为多个空间像素点；

第一像素值确定模块，用于基于每个空间像素点与多个三维坐标之间的距离，确定所述每个空间像素点的像素值，所述像素值用于表示所述空间像素点与所述多个对象之间的相对位置关系；