[发明专利]图像识别方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明提供一种图像识别方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取待识别图像；对所述待识别图像进行局部特征提取，得到局部特征；基于所述局部特征中各图块之间的相关性和所述各图块的位置信息，对所述待识别图像构建图像的全局特征表示，得到全局特征表示；对所述全局特征表示进行识别，得到图像识别结果。本发明提供的图像识别方法、装置、电子设备和存储介质，通过基于局部特征中各图块之间的相关性和各图块的位置信息，对待识别图像构建图像的全局特征表示，由此得到的全局特征表示具有局部细微特征的表征能力，同时又具备全局语义信息的表征能力，基于该全局特征表示进行图像识别能够减少误分类，提高识别的准确率。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种图像识别方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

在农业生产中，农作物病害的发生是引起农作物产量和质量下降的主要因素，直接影响农业的经济效益。为确保农作物的高质量、高产量，准确及时地发现农作物病害并及时治疗，成为农业生产中必不可少的一部分。

传统的农作物病害鉴别方法主要是依赖人工，不仅成本高昂、耗时耗力，而且要求鉴别人员具备一定水平的病害知识。现有的深度学习的方法虽然可以有效解放人力成本，但在农作物病害识别中一直表现欠佳，识别效率和准确性有待提高。

发明内容

本发明提供一种图像识别方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中图像识别效率和准确性欠佳的缺陷。

本发明提供一种图像识别方法，包括：

获取待识别图像；

对所述待识别图像进行局部特征提取，得到局部特征；

基于所述局部特征中各图块之间的相关性和所述各图块的位置信息，对所述待识别图像构建图像的全局特征表示，得到全局特征表示；

对所述全局特征表示进行识别，得到图像识别结果。

根据本发明提供的图像识别方法，所述基于所述局部特征中各图块之间的相关性和所述各图块的位置信息，对所述待识别图像构建图像的全局特征表示，得到全局特征表示，包括：

基于所述局部特征中各图块之间的相关性和所述各图块的位置信息，对所述待识别图像构建图像的全局特征表示，得到特征序列；

基于所述特征序列中各图块特征的重要性，对所述特征序列进行特征选择，得到所述全局特征表示。

根据本发明提供的图像识别方法，所述基于所述特征序列中各图块特征的重要性，对所述特征序列进行特征选择，包括：

基于所述特征序列中每两个图块特征之间的相关度，确定各图块特征的重要性得分；

基于所述各图块特征的重要性得分，对所述特征序列进行特征选择。

根据本发明提供的图像识别方法，所述基于所述各图块特征的重要性得分，对所述特征序列进行特征选择，包括：

基于所述重要性得分，从所述各图块特征中选择第一数量个固定图块特征；

基于初始图块特征的数量，以及所述重要性得分对应的累计分布信息，从所述各图块特征中选择第一数量个动态图块特征；

基于所述第一数量个固定图块特征和所述第二数量个动态图块特征，对所述特征序列进行特征选择。

根据本发明提供的图像识别方法，所述基于所述特征序列中各图块特征的重要性，对所述特征序列进行特征选择，得到所述全局特征表示，包括：

基于上一次的全局特征表示中各图块之间的相关性和所述各图块的位置信息，对所述待识别图像构建图像的全局特征表示，得到当前次的特征序列；