本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種圖像數(shù)據(jù)的分類方法、裝置、處理器和電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、在圖像處理的過(guò)程中，預(yù)測(cè)模型在不同硬件平臺(tái)上運(yùn)行時(shí)，常常存在圖像縮放現(xiàn)象。由于縮放得到的圖像會(huì)丟失重要特征，從而導(dǎo)致圖像數(shù)據(jù)的分類精確度低的技術(shù)問(wèn)題。

2、針對(duì)上述圖像數(shù)據(jù)的分類精確度低的技術(shù)問(wèn)題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像數(shù)據(jù)的分類方法、裝置、處理器和電子設(shè)備，以至少解決圖像數(shù)據(jù)的分類精確度低的技術(shù)問(wèn)題。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種圖像數(shù)據(jù)的分類方法，該方法包括：獲取在目標(biāo)場(chǎng)景下采集到的初始圖像數(shù)據(jù)；按照第一目標(biāo)比例，對(duì)初始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放，得到第一縮放圖像數(shù)據(jù)，以及按照第二目標(biāo)比例，對(duì)初始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放，得到第二縮放圖像數(shù)據(jù)，其中，第一目標(biāo)比例用于表示利用硬件平臺(tái)對(duì)初始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放的比例，第二目標(biāo)比例用于表示利用目標(biāo)視覺(jué)庫(kù)對(duì)初始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放的比例；基于第一縮放圖像數(shù)據(jù)和第二縮放圖像數(shù)據(jù)，確定第一縮放圖像數(shù)據(jù)的目標(biāo)縮放特征；將目標(biāo)縮放特征輸入至目標(biāo)預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到初始圖像數(shù)據(jù)的目標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果，其中，目標(biāo)預(yù)測(cè)模型為利用圖像數(shù)據(jù)樣本的縮放圖像數(shù)據(jù)樣本的縮放特征和對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)結(jié)果樣本，對(duì)初始預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練而得到的，目標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果用于表示初始圖像數(shù)據(jù)所屬的類別，預(yù)測(cè)結(jié)果樣本用于表示圖像數(shù)據(jù)樣本所屬的類別。

3、可選地，基于第一縮放圖像數(shù)據(jù)和第二縮放圖像數(shù)據(jù)，確定第一縮放圖像數(shù)據(jù)的目標(biāo)縮放特征，包括：對(duì)第一縮放圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到第一縮放圖像數(shù)據(jù)的第一縮放特征，以及對(duì)第二縮放圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到第二縮放圖像數(shù)據(jù)的第二縮放特征；基于第一縮放特征和第二縮放特征，確定目標(biāo)縮放特征。

4、可選地，基于第一縮放特征和第二縮放特征，確定目標(biāo)縮放特征，包括：確定第一縮放特征和第二縮放特征之間的相似度；確定與相似度匹配的損失函數(shù)的梯度信息；基于梯度信息和第一縮放特征，確定目標(biāo)縮放特征。

5、可選地，基于梯度信息和第一縮放特征，確定目標(biāo)縮放特征，包括：確定梯度信息的學(xué)習(xí)率與梯度信息之間的積值；確定第一縮放特征與積值之間的和值；將和值，確定為目標(biāo)縮放特征。

6、可選地，將目標(biāo)縮放特征輸入至目標(biāo)預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到初始圖像數(shù)據(jù)的目標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果，包括：將目標(biāo)縮放特征輸入至目標(biāo)預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到初始預(yù)測(cè)結(jié)果，其中，初始預(yù)測(cè)結(jié)果用于表示初始圖像數(shù)據(jù)分別屬于不同類別的可能性程度；基于初始預(yù)測(cè)結(jié)果，確定目標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果。

7、可選地，初始預(yù)測(cè)結(jié)果包括不同類別對(duì)應(yīng)的不同概率，概率用于表示初始圖像數(shù)據(jù)屬于對(duì)應(yīng)類別的可能性程度，基于初始預(yù)測(cè)結(jié)果，確定目標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果，包括：從初始預(yù)測(cè)結(jié)果中的不同概率中，確定目標(biāo)概率，其中，目標(biāo)概率大于不同概率中除了目標(biāo)概率之外的概率；將目標(biāo)概率，確定為目標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果。

8、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種圖像數(shù)據(jù)的分類裝置，該裝置可以包括：獲取單元，用于獲取在目標(biāo)場(chǎng)景下采集到的初始圖像數(shù)據(jù)；縮放單元，用于按照第一目標(biāo)比例，對(duì)初始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放，得到第一縮放圖像數(shù)據(jù)，以及按照第二目標(biāo)比例，對(duì)初始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放，得到第二縮放圖像數(shù)據(jù)，其中，第一目標(biāo)比例用于表示利用硬件平臺(tái)對(duì)初始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放的比例，第二目標(biāo)比例用于表示利用目標(biāo)視覺(jué)庫(kù)對(duì)初始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放的比例；確定單元，用于基于第一縮放圖像數(shù)據(jù)和第二縮放圖像數(shù)據(jù)，確定第一縮放圖像數(shù)據(jù)的目標(biāo)縮放特征；預(yù)測(cè)單元，用于將目標(biāo)縮放特征輸入至目標(biāo)預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到初始圖像數(shù)據(jù)的目標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果，其中，目標(biāo)預(yù)測(cè)模型為利用圖像數(shù)據(jù)樣本的縮放圖像數(shù)據(jù)樣本的縮放特征和對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)結(jié)果樣本，對(duì)初始預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練而得到的，目標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果用于表示初始圖像數(shù)據(jù)所屬的類別，預(yù)測(cè)結(jié)果樣本用于表示圖像數(shù)據(jù)樣本所屬的類別。

9、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，還提供了一種處理器。該處理器用于運(yùn)行程序，其中，程序被該處理器運(yùn)行時(shí)執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例中的圖像數(shù)據(jù)的分類方法。

10、根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的另一方面，還提供了一種電子設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器，存儲(chǔ)有可執(zhí)行程序；處理器，用于運(yùn)行程序，其中，程序運(yùn)行時(shí)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的圖像數(shù)據(jù)的分類方法。

11、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)包括存儲(chǔ)的程序，其中，在程序運(yùn)行時(shí)控制計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例中的圖像數(shù)據(jù)的分類方法。

12、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，該計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)程序，其中，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施例中的圖像數(shù)據(jù)的分類方法。

13、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括非易失性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，非易失性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施例中的圖像數(shù)據(jù)的分類方法。

14、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，本申請(qǐng)的實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述本發(fā)明實(shí)施例中的圖像數(shù)據(jù)的分類方法。

15、在本發(fā)明實(shí)施例中，當(dāng)分類圖像數(shù)據(jù)時(shí)，可以獲取在目標(biāo)場(chǎng)景下采集到的初始圖像數(shù)據(jù)。按照第一目標(biāo)比例，對(duì)獲取到的初始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放，可以得到第一縮放圖像數(shù)據(jù)，以及按照第二目標(biāo)比例，對(duì)獲取到的初始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放，可以得到第二縮放圖像數(shù)據(jù)。根據(jù)縮放得到的上述第一縮放圖像數(shù)據(jù)和上述第二縮放圖像數(shù)據(jù)，可以確定第一縮放圖像數(shù)據(jù)的目標(biāo)縮放特征，以及將確定的上述目標(biāo)縮放特征輸入至目標(biāo)預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)，可以得到初始圖像數(shù)據(jù)的目標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果，由此達(dá)到了可以避免硬件縮放與目標(biāo)視覺(jué)庫(kù)(例如，opencv庫(kù))縮放不一致的目的，從而解決了圖像數(shù)據(jù)的分類精確度低的技術(shù)問(wèn)題，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了可以提高圖像數(shù)據(jù)的分類精確度的技術(shù)效果。

技術(shù)特征：

1.一種圖像數(shù)據(jù)的分類方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一縮放圖像數(shù)據(jù)和所述第二縮放圖像數(shù)據(jù)，確定所述第一縮放圖像數(shù)據(jù)的目標(biāo)縮放特征，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述第一縮放特征和所述第二縮放特征，確定所述目標(biāo)縮放特征，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述梯度信息和所述第一縮放特征，確定所述目標(biāo)縮放特征，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，將所述目標(biāo)縮放特征輸入至目標(biāo)預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到所述初始圖像數(shù)據(jù)的目標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述初始預(yù)測(cè)結(jié)果包括不同所述類別對(duì)應(yīng)的不同概率，所述概率用于表示所述初始圖像數(shù)據(jù)屬于對(duì)應(yīng)所述類別的可能性程度，基于所述初始預(yù)測(cè)結(jié)果，確定所述目標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果，包括：

7.一種圖像數(shù)據(jù)的分類裝置，其特征在于，包括：

8.一種處理器，其特征在于，所述處理器用于運(yùn)行程序，其中，所述程序被所述處理器運(yùn)行時(shí)執(zhí)行權(quán)利要求1至6中任意一項(xiàng)所述圖像數(shù)據(jù)的分類方法。

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)包括存儲(chǔ)的可執(zhí)行程序，其中，在所述可執(zhí)行程序運(yùn)行時(shí)控制所述存儲(chǔ)介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行權(quán)利要求1至6中任意一項(xiàng)所述圖像數(shù)據(jù)的分類方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種圖像數(shù)據(jù)的分類方法、裝置、處理器和電子設(shè)備。該方法包括：獲取在目標(biāo)場(chǎng)景下采集到的初始圖像數(shù)據(jù)；按照第一目標(biāo)比例，對(duì)初始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放，得到第一縮放圖像數(shù)據(jù)，以及按照第二目標(biāo)比例，對(duì)初始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放，得到第二縮放圖像數(shù)據(jù)；基于第一縮放圖像數(shù)據(jù)和第二縮放圖像數(shù)據(jù)，確定第一縮放圖像數(shù)據(jù)的目標(biāo)縮放特征；將目標(biāo)縮放特征輸入至目標(biāo)預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到初始圖像數(shù)據(jù)的目標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果。本發(fā)明解決了圖像數(shù)據(jù)的分類精確度低的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)研發(fā)人員：辛金恒,李永翔,朱慶軍,路紅柱,劉陽(yáng)
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中電信人工智能科技（北京）有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/4/28