[发明专利]一种服饰及随身物品的识别方法和装置

摘要

本发明提供了一种服饰及随身物品的识别方法和装置，其中，该方法包括：获取监控视频并从监控视频中提取待识别的图像信息；将图像信息输入至基于组合域的深度神经网络模型，得到各个目标类别对应的分值图，分值图包括：中心域分值图、轮廓域分值图、以及类别域分值图；根据各个目标类别对应的分值图确定图像信息中各个目标的外接矩形、掩模图形、以及主类别；根据各个目标的外接矩形和掩模图形确定各个目标的属性信息。本发明实施例通过采用组合域的方式进行目标检测与识别，可以准确地对图像信息中的多个服饰及随身物品进行目标检测与分割，并准确地提取各个目标的属性信息，从而满足视频监控图像中多目标的服饰及随身物品识别的实际需求。

主权项

1.一种服饰及随身物品的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取监控视频并从所述监控视频中提取待识别的图像信息；将所述图像信息输入至基于组合域的深度神经网络模型，得到各个目标类别对应的分值图，所述组合域包括中心域、轮廓域和类别域，所述分值图包括：中心域分值图、轮廓域分值图、以及类别域分值图；根据所述各个目标类别对应的分值图确定所述图像信息中各个目标的外接矩形、掩模图形、以及主类别，所述掩模图形 为目标的轮廓图像；基于属性分类的深度学习网络模型，根据各个目标的所述外接矩形和所述掩模图形确定各个目标的属性信息，所述目标的属性信息包括：目标的子类别、目标的颜色、以及目标的纹理。