[发明专利]风景图像的类别识别方法及装置在审
| 申请号： | 201811369125.6 | 申请日： | 2018-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN109858318A | 公开（公告）日： | 2019-06-07 |
| 发明（设计）人： | 王杰;庄伯金;肖京 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市立智方成知识产权代理事务所(普通合伙) 44468 | 代理人： | 王增鑫 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种风景图像的类别识别方法及装置，该方法包括：获取包含目标图像和背景的风景图像，从所述风景图像中分割出目标图像，作为分割图像；将所述分割图像输入预建的类别预测模型中，得到类别属性；将目标图像输入预先建立的卷积神经网络结构模型中，所述卷积神经网络结构模型用于表征分割图像与类别属性的关联关系；获取所述类别属性对应的特征属性；利用预置的风景分类规则，根据所述特征属性确认所述风景图像的类别。本发明风景图像的类别识别方法实现了风景图像的快速而精准的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 风景图像 分割图像 类别识别 类别属性 目标图像 神经网络结构 特征属性 卷积 分类规则 关联关系 预测模型 预先建立 预置 分割 风景 | ||
【主权项】：
1.一种风景图像的类别识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取包含目标图像和背景的风景图像，从所述风景图像中分割出目标图像，作为分割图像；将所述分割图像输入预建的类别预测模型中，得到类别属性；将目标图像输入预先建立的卷积神经网络结构模型中，所述卷积神经网络结构模型用于表征分割图像与类别属性的关联关系；获取所述类别属性对应的特征属性；利用预置的风景分类规则，根据所述特征属性确认所述风景图像的类别。
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