[发明专利]用于识别物体类别的方法及装置、电子设备有效
| 申请号： | 201611168161.7 | 申请日： | 2016-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN108229509B | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 李步宇;闫俊杰 | 申请（专利权）人： | 北京市商汤科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京康达联禾知识产权代理事务所(普通合伙) 11461 | 代理人： | 张雪飞;兰淑铎 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种用于识别物体类别的方法及装置、电子设备。其中，用于识别物体类别的方法包括：根据待检测图像的多个物体候选框中M个关键点的位置信息从相应的物体候选框中确定M个关键点邻域区域，其中，M为N个预设的物体类别的关键点的总个数，M和N均为正整数；根据所述M个关键点邻域区域，采用用于识别图像中物体类别的卷积神经网络模型，确定所述待检测图像中至少一个物体的类别信息。本发明实施例的用于识别物体类别的方法及装置、电子设备，实现了在单类别或多类别物体的识别，识别准确性高。尤其是对于多类别物体识别的情况下，相对现有技术，识别准确性更高。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 识别 物体 类别 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种用于识别物体类别的方法，其特征在于，包括：根据待检测图像的多个物体候选框中M个关键点的位置信息从相应的物体候选框中确定M个关键点邻域区域，其中，M为N个预设的物体类别的关键点的总个数，M和N均为正整数；根据所述M个关键点邻域区域，采用用于识别图像中物体类别的卷积神经网络模型，确定所述待检测图像中至少一个物体的类别信息。
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