本申請(qǐng)涉及人工智能，尤其涉及一種標(biāo)簽識(shí)別方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。
背景技術(shù)：
1、目前，在物流運(yùn)輸?shù)葓?chǎng)景，需要對(duì)運(yùn)輸?shù)陌迟N標(biāo)簽，以對(duì)包裹內(nèi)的物體類別進(jìn)行區(qū)分。例如，可以對(duì)裝有易燃易爆等危險(xiǎn)物質(zhì)的包裹粘貼危險(xiǎn)品標(biāo)簽。當(dāng)某包裹識(shí)別出粘貼有危險(xiǎn)品標(biāo)簽時(shí)，需要對(duì)這類包裹的運(yùn)輸方式進(jìn)行限制，如這類包裹只能采用陸運(yùn)運(yùn)輸，不能采用飛機(jī)運(yùn)輸，從而可以保證包裹運(yùn)輸?shù)陌踩?/p>
2、相關(guān)技術(shù)中，通過(guò)人工等方式進(jìn)行標(biāo)簽識(shí)別，這種識(shí)別方法會(huì)對(duì)標(biāo)簽識(shí)別的準(zhǔn)確性造成影響?；诖?，如何提供一種標(biāo)簽識(shí)別方法，以提高標(biāo)簽識(shí)別的準(zhǔn)確性，成了亟待解決的技術(shù)問(wèn)題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本申請(qǐng)實(shí)施例的主要目的在于提出一種標(biāo)簽識(shí)別方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在提高標(biāo)簽識(shí)別的準(zhǔn)確性。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)實(shí)施例的第一方面提出了一種標(biāo)簽識(shí)別方法，所述方法包括：
3、獲取目標(biāo)物體的目標(biāo)物體圖像；
4、根據(jù)所述目標(biāo)物體圖像進(jìn)行層級(jí)特征提取，得到對(duì)應(yīng)于不同層級(jí)的初始圖像特征；
5、根據(jù)不同層級(jí)的所述初始圖像特征進(jìn)行注意力關(guān)系識(shí)別，得到注意力特征；
6、根據(jù)不同層級(jí)的所述注意力特征進(jìn)行特征融合，得到目標(biāo)融合特征；
7、根據(jù)所述目標(biāo)融合特征進(jìn)行標(biāo)簽檢測(cè)，得到預(yù)估標(biāo)簽信息；
8、根據(jù)所述預(yù)估標(biāo)簽信息對(duì)所述目標(biāo)物體圖像進(jìn)行圖像裁剪，得到目標(biāo)標(biāo)簽圖像；
9、根據(jù)所述目標(biāo)標(biāo)簽圖像進(jìn)行類別識(shí)別，得到目標(biāo)標(biāo)簽類別。
10、在一些實(shí)施例，所述根據(jù)不同層級(jí)的所述注意力特征進(jìn)行特征融合，得到目標(biāo)融合特征，包括：
11、根據(jù)相鄰層級(jí)的所述注意力特征進(jìn)行特征融合，得到初始融合特征；
12、根據(jù)所述初始融合特征進(jìn)行特征融合，得到所述目標(biāo)融合特征。
13、在一些實(shí)施例，所述根據(jù)所述目標(biāo)標(biāo)簽圖像進(jìn)行類別識(shí)別，得到目標(biāo)標(biāo)簽類別，包括：
14、根據(jù)預(yù)設(shè)的類別識(shí)別模型對(duì)所述目標(biāo)標(biāo)簽圖像進(jìn)行類別識(shí)別，得到所述目標(biāo)標(biāo)簽類別；
15、在所述根據(jù)預(yù)設(shè)的類別識(shí)別模型對(duì)所述目標(biāo)標(biāo)簽圖像進(jìn)行類別識(shí)別之前，所述方法還包括訓(xùn)練所述類別識(shí)別模型，包括：
16、獲取樣本物體的樣本標(biāo)簽圖像和所述樣本標(biāo)簽圖像的樣本標(biāo)簽類別；
17、基于所述類別識(shí)別模型對(duì)所述樣本標(biāo)簽圖像進(jìn)行類別識(shí)別，得到預(yù)測(cè)標(biāo)簽類別；
18、根據(jù)所述樣本標(biāo)簽類別和所述預(yù)測(cè)標(biāo)簽類別計(jì)算得到相似度角度；
19、根據(jù)所述相似度角度和預(yù)設(shè)的角度間隔參數(shù)對(duì)所述類別識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練。
20、在一些實(shí)施例，所述預(yù)估標(biāo)簽信息包括標(biāo)簽位置信息和標(biāo)簽置信度，所述根據(jù)所述預(yù)估標(biāo)簽信息對(duì)所述目標(biāo)物體圖像進(jìn)行圖像裁剪，得到目標(biāo)標(biāo)簽圖像，包括：
21、若所述標(biāo)簽置信度大于或等于預(yù)設(shè)閾值，則基于所述標(biāo)簽置信度對(duì)應(yīng)的所述標(biāo)簽位置信息對(duì)所述目標(biāo)物體圖像進(jìn)行圖像裁剪，得到原始標(biāo)簽圖像；
22、對(duì)所述原始標(biāo)簽圖像進(jìn)行二值化處理，得到所述目標(biāo)標(biāo)簽圖像。
23、在一些實(shí)施例，所述對(duì)所述原始標(biāo)簽圖像進(jìn)行二值化處理，得到所述目標(biāo)標(biāo)簽圖像，包括：
24、對(duì)所述原始標(biāo)簽圖像進(jìn)行多次下采樣處理，得到多層標(biāo)簽特征；
25、對(duì)所述多層標(biāo)簽特征進(jìn)行特征融合，得到所述目標(biāo)標(biāo)簽圖像。
26、在一些實(shí)施例，所述目標(biāo)物體圖像包括第一圖像和第二圖像，所述獲取目標(biāo)物體的目標(biāo)物體圖像，包括：
27、獲取目標(biāo)物體的第一圖像；
28、基于預(yù)設(shè)角度對(duì)所述目標(biāo)物體進(jìn)行翻轉(zhuǎn)處理，并獲取所述目標(biāo)物體的第二圖像。
29、在一些實(shí)施例，所述方法還包括：
30、將所述目標(biāo)標(biāo)簽類別與預(yù)設(shè)的比對(duì)標(biāo)簽類別進(jìn)行比較，得到比較結(jié)果；
31、根據(jù)所述比較結(jié)果和預(yù)設(shè)的運(yùn)輸方式對(duì)所述目標(biāo)物體進(jìn)行運(yùn)輸管理。
32、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)實(shí)施例的第二方面提出了一種標(biāo)簽識(shí)別裝置，所述裝置包括：
33、圖像獲取單元，用于獲取目標(biāo)物體的目標(biāo)物體圖像；
34、特征提取單元，用于根據(jù)所述目標(biāo)物體圖像進(jìn)行層級(jí)特征提取，得到對(duì)應(yīng)于不同層級(jí)的初始圖像特征；
35、注意力識(shí)別單元，用于根據(jù)不同層級(jí)的所述初始圖像特征進(jìn)行注意力關(guān)系識(shí)別，得到注意力特征；
36、特征融合單元，用于根據(jù)不同層級(jí)的所述注意力特征進(jìn)行特征融合，得到目標(biāo)融合特征；
37、標(biāo)簽檢測(cè)單元，用于根據(jù)所述目標(biāo)融合特征進(jìn)行標(biāo)簽檢測(cè)，得到預(yù)估標(biāo)簽信息；
38、圖像裁剪單元，用于根據(jù)所述目標(biāo)物體圖像進(jìn)行圖像裁剪，得到目標(biāo)標(biāo)簽圖像；
39、類別識(shí)別單元，用于根據(jù)所述目標(biāo)標(biāo)簽圖像進(jìn)行類別識(shí)別，得到目標(biāo)標(biāo)簽類別。
40、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)實(shí)施例的第三方面提出了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述第一方面所述的方法。
41、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)實(shí)施例的第四方面提出了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述第一方面所述的方法。
42、本申請(qǐng)?zhí)岢龅臉?biāo)簽識(shí)別方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),其根據(jù)目標(biāo)物體圖像進(jìn)行層級(jí)特征提取、注意力關(guān)系識(shí)別、特征融合和標(biāo)簽檢測(cè)操作，可以得到目標(biāo)物體圖像的預(yù)估標(biāo)簽信息，基于預(yù)估標(biāo)簽信息對(duì)目標(biāo)物體圖像進(jìn)行裁剪，得到目標(biāo)標(biāo)簽圖像。根據(jù)目標(biāo)標(biāo)簽圖像進(jìn)行類別識(shí)別，可以得到對(duì)應(yīng)的目標(biāo)標(biāo)簽類別。由此可知，本申請(qǐng)實(shí)施例可以對(duì)目標(biāo)物體圖像進(jìn)行自動(dòng)化的標(biāo)簽識(shí)別，并且層級(jí)特征提取、注意力關(guān)系識(shí)別、特征融合和標(biāo)簽檢測(cè)操作能夠挖掘目標(biāo)物體圖像中的潛在的標(biāo)簽信息，因此，相較于相關(guān)技術(shù)中人工識(shí)別的方式，本申請(qǐng)實(shí)施例可以提高標(biāo)簽識(shí)別的準(zhǔn)確性。
1.一種標(biāo)簽識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)不同層級(jí)的所述注意力特征進(jìn)行特征融合，得到目標(biāo)融合特征，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述預(yù)估標(biāo)簽信息包括標(biāo)簽位置信息和標(biāo)簽置信度，所述根據(jù)所述預(yù)估標(biāo)簽信息對(duì)所述目標(biāo)物體圖像進(jìn)行圖像裁剪，得到目標(biāo)標(biāo)簽圖像，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述原始標(biāo)簽圖像進(jìn)行二值化處理，得到所述目標(biāo)標(biāo)簽圖像，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1至5任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述目標(biāo)物體圖像包括第一圖像和第二圖像，所述獲取目標(biāo)物體的目標(biāo)物體圖像，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1至5任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
8.一種標(biāo)簽識(shí)別裝置，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種電子設(shè)備，其特征在于，所述電子設(shè)備包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的方法。
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的方法。