[发明专利]使用多个图像进行零件识别和评估的系统和方法

权利要求书

1.一种使用多个图像进行对象识别的方法(100)，包括：

训练对象识别模型(200)，包括：

收集多个对象中的每一个的多个训练图像(202)；

用多个对象识别符中对应的一个来标记所述多个训练图像中的每一个(206)；以及

用多个标记的训练图像来训练神经网络(208)；

接收目标对象的至少两个目标图像(104)；

将所述至少两个目标图像中的每一个馈送到训练的对象识别模型中(106)；

针对所述至少两个目标图像中的每一个，从所述训练的对象识别模型接收对应于所述目标对象的目标对象识别符以及所述目标对象识别符对应于所述目标对象的概率(106)；

计算所述至少两个目标图像之间的相似度值(108)；

与所述相似度值成比例地组合所述至少两个目标图像的所述概率(110)；以及

将所述目标对象识别为所述目标对象识别符(114)。

2.根据权利要求1所述的方法，其中收集所述多个训练图像包括接收所述多个对象中的每一个的多个照片(202)。

3.根据权利要求1所述的方法，其中收集所述多个训练图像包括渲染所述多个对象中的每一个的多个训练图像(204)。

4.一种对象识别系统(700)，包括：

一个或多个处理器(710)；以及

一个或多个存储器装置(760)，其上存储有指令，所述指令在由所述一个或多个处理器(710)执行时使得所述一个或多个处理器：

训练对象识别模型(200)，包括：

收集多个对象中的每一个的多个训练图像(202)；

用多个对象识别符中对应的一个来标记所述多个训练图像中的每一个(206)；以及

用多个标记的训练图像来训练神经网络(208)；

接收目标对象的至少两个目标图像(104)；

将所述至少两个目标图像中的每一个馈送到训练的对象识别模型(106)中；

针对所述至少两个目标图像中的每一个，从所述训练的对象识别模型接收所述目标对象对应于所述多个对象识别符中的每一个的概率(106)；

计算所述至少两个目标图像之间的相似度值(108)；

针对所述多个对象识别符中的每一个，与所述相似度值成比例地组合所述至少两个目标图像的对应概率(110)；以及

将所述目标对象识别为具有最大组合概率的所述对象识别符(114)。

5.根据权利要求4所述的系统，其中收集所述多个训练图像包括接收所述多个对象中的每一个的多个照片(202)。

6.根据权利要求4所述的系统，其中收集所述多个训练图像包括渲染所述多个对象中的每一个的多个训练图像(204)。

7.根据权利要求6所述的系统，其中渲染所述多个训练图像包括渲染从不同角度观察的所述多个对象中的每一个的图像(204)。

8.一种或多种非暂时性计算机可读介质(760)，存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器执行包括以下各者的操作：

训练对象识别模型(200)，包括：

收集多个对象中的每一个的多个训练图像(202)；

用多个对象识别符中对应的一个来标记所述多个训练图像中的每一个(206)；以及

用多个标记的训练图像来训练神经网络(208)；

接收目标对象的至少两个目标图像(104)；

将所述至少两个目标图像中的每一个馈送到训练的对象识别模型中(106)；

针对所述至少两个目标图像中的每一个，从所述训练的对象识别模型接收对应于所述目标对象的目标对象识别符以及所述目标对象识别符对应于所述目标对象的概率(106)；

计算所述至少两个目标图像之间的相似度值(108)；

与所述相似度值成比例地组合所述至少两个目标图像的所述概率(110)；以及

将所述目标对象识别为所述目标对象识别符(114)。