[发明专利]一种物体识别方法、装置、电子设备和存储介质在审
| 申请号： | 201910641297.2 | 申请日： | 2019-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN110363146A | 公开（公告）日： | 2019-10-22 |
| 发明（设计）人： | 徐青松;李青 | 申请（专利权）人： | 杭州睿琪软件有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海思捷知识产权代理有限公司 31295 | 代理人： | 王宏婧 |
| 地址： | 310053 浙江省杭州市滨江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种物体识别方法、装置、电子设备和存储介质，该物体识别方法包括：获取待识别物体的图片；基于预先训练的第一识别模型对待识别物体的图片进行识别处理，识别出待识别物体对应的物体领域，第一识别模型为神经网络模型；以及根据待识别物体对应的物体领域，选取对应的预先训练的第二识别模型对待识别物体的图片进行识别处理，识别出待识别物体对应的物体种类，第二识别模型为神经网络模型。本方法可以根据待识别物体对应的物体领域，缩小待识别物体对应的种类范围，此外，利用对应的且基于神经网络的第一、第二识别模型对待识别物体的图片进行识别，进而能够更加准确的识别出待识别物体对应的物体种类，有效提高识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 物体领域 物体识别 神经网络模型 存储介质 电子设备 图片 神经网络 准确率 | ||
【主权项】：
1.一种物体识别方法，其特征在于，包括：获取待识别物体的图片；基于预先训练的第一识别模型对所述待识别物体的图片进行识别处理，识别出所述待识别物体对应的物体领域，所述第一识别模型为神经网络模型；以及根据所述待识别物体对应的物体领域，选取对应的预先训练的第二识别模型对所述待识别物体的图片进行识别处理，识别出所述待识别物体对应的物体种类，所述第二识别模型为神经网络模型。
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