商标识别方法、装置、计算设备及计算机存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种商标识别方法、装置、计算设备及计算机存储介质。其中，方法包括：获取商标图像；将商标图像输入至预先训练好的商标识别模型中的第一子识别模型，并获取第一子识别模型输出的第一商标分类结果；将第一子识别模型中的中间处理数据输入至商标识别模型中的第二子识别模型中，并获取第二子识别模型输出的第二商标分类结果；根据第一商标分类结果及第二商标分类结果生成商标图像对应的商标分类结果。采用本方案能够识别出商标图像中商标的分类，并且识别精度及识别效率高，并能够适用于商标图像的批量识别。

【技术实现步骤摘要】
商标识别方法、装置、计算设备及计算机存储介质
本专利技术涉及信息识别
，具体涉及一种商标识别方法、装置、计算设备及计算机存储介质。
技术介绍
商标(又称品牌或服务logo)是用来区别一个经营者的品牌或服务和其他经营者的商品或服务的标记。准确地识别商标对商标侵权鉴定及商标检索等具有重要意义。目前的商标识别方式通常为基于相似度距离的识别方式，如申请公布号为CN103258037A的中国专利技术专利申请，其提供了一种通过计算商标图片间相似度距离的方式来识别商标，然而采用该种方式需将待识别商标图片与大量已知商标图片进行比对，比对过程较为繁琐，商标识别效率低下，并且商标的识别精度差。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的商标识别方法、装置、计算设备及计算机存储介质。根据本专利技术的一个方面，提供了一种商标识别方法，包括：获取商标图像；将所述商标图像输入至预先训练好的商标识别模型中的第一子识别模型，并获取所述第一子识别模型输出的第一商标分类结果；将所述第一子识别模型中的中间处理数据输入至所述商标识别模型中的第二子识别模型中，并获取所述第二子识别模型输出的第二商标分类结果；根据所述第一商标分类结果及所述第二商标分类结果生成所述商标图像对应的商标分类结果。一种可选的实施方式中，所述根据所述第一商标分类结果及所述第二商标分类结果生成所述商标图像对应的商标分类进一步包括：根据所述第一商标分类结果、所述第二商标分类结果、所述第一子识别模型对应的第一权重、以及所述第二子识别模型对应的第二权重，生成所述商标图像对应的商标分类；其中，所述第一权重小于所述第二权重。一种可选的实施方式中，所述方法还包括：获取所述第一子识别模型输出的商标位置预测信息，并根据所述商标位置预测信息生成商标位置识别结果；其中，所述商标位置预测信息包括：商标坐标信息和/或坐标预测概率信息。一种可选的实施方式中，所述第一子识别模型包括：基础子网络、分类子网络、坐标预测子网络、和/或坐标概率预测子网络；其中，所述基础子网络的输入数据为所述商标图像，所述分类子网络的输出结果为第一商标分类结果，所述坐标预测子网络的输出结果为商标坐标信息，和/或所述坐标概率预测子网络的输出结果为坐标预测概率信息。一种可选的实施方式中，所述基础子网络的输出结果分别输入至所述分类子网络、所述坐标预测子网络、所述坐标概率预测子网络、和/或所述第二子识别模型；和/或，所述基础子网络的中间处理结果输入至所述分类子网络；和/或，所述分类子网络的中间处理结果分别输入至所述坐标预测子网络和/或所述坐标概率预测子网络；和/或，所述坐标概率预测子网络的中间处理结果输入至所述第二子识别模型。一种可选的实施方式中，所述商标识别模型包括：CBL单元、Focus单元、SPP单元、CSP1_X、和/或CSP2_X单元。一种可选的实施方式中，所述商标分类结果包括商标的真伪分类结果，和/或商标名称识别结果。根据本专利技术的另一方面，提供了一种商标识别装置，包括：获取模块，用于获取商标图像；输入模块，用于将所述商标图像输入至预先训练好的商标识别模型；模型预测模块，用于将所述商标图像输入至预先训练好的商标识别模型中的第一子识别模型，并获取所述第一子识别模型输出的第一商标分类结果；将所述第一子识别模型中的中间处理数据输入至所述商标识别模型中的第二子识别模型中，并获取所述第二子识别模型输出的第二商标分类结果；根据所述第一商标分类结果及所述第二商标分类结果生成所述商标图像对应的商标分类结果。可选的，所述模型预测模块进一步用于：根据所述第一商标分类结果、所述第二商标分类结果、所述第一子识别模型对应的第一权重、以及所述第二子识别模型对应的第二权重，生成所述商标图像对应的商标分类；其中，所述第一权重小于所述第二权重。可选的，所述模型预测模块进一步用于：获取所述第一子识别模型输出的商标位置预测信息，并根据所述商标位置预测信息生成商标位置识别结果；其中，所述商标位置预测信息包括：商标坐标信息和/或坐标预测概率信息。可选的，所述第一子识别模型包括：基础子网络、分类子网络、坐标预测子网络、和/或坐标概率预测子网络；其中，所述基础子网络的输入数据为所述商标图像，所述分类子网络的输出结果为第一商标分类结果，所述坐标预测子网络的输出结果为商标坐标信息，和/或所述坐标概率预测子网络的输出结果为坐标预测概率信息。可选的，所述基础子网络的输出结果分别输入至所述分类子网络、所述坐标预测子网络、所述坐标概率预测子网络、和/或所述第二子识别模型；和/或，所述基础子网络的中间处理结果输入至所述分类子网络；和/或，所述分类子网络的中间处理结果分别输入至所述坐标预测子网络和/或所述坐标概率预测子网络；和/或，所述坐标概率预测子网络的中间处理结果输入至所述第二子识别模型。可选的，所述商标识别模型包括：CBL单元、Focus单元、SPP单元、CSP1_X、和/或CSP2_X单元。可选的，所述商标分类结果包括商标的真伪分类结果，和/或商标名称识别结果。根据本专利技术的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述商标识别方法对应的操作。根据本专利技术的再一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述商标识别方法对应的操作。本专利技术公开了一种商标识别方法、装置、计算设备及计算机存储介质。其中，方法包括：获取商标图像；将商标图像输入至预先训练好的商标识别模型中的第一子识别模型，并获取第一子识别模型输出的第一商标分类结果；将第一子识别模型中的中间处理数据输入至商标识别模型中的第二子识别模型中，并获取第二子识别模型输出的第二商标分类结果；根据第一商标分类结果及第二商标分类结果生成商标图像对应的商标分类结果。采用本方案能够识别出商标图像中商标的分类，并且识别精度及识别效率高，并能够适用于商标图像的批量识别。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1示出了根据本专利技术实施例一提供的一种商标识别方法的流程示意图；图2示出了应用于本专利技术实施例一中的一种商标识别模型的结构示意图；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种商标识别方法，其特征在于，包括：/n获取商标图像；/n将所述商标图像输入至预先训练好的商标识别模型中的第一子识别模型，并获取所述第一子识别模型输出的第一商标分类结果；/n将所述第一子识别模型中的中间处理数据输入至所述商标识别模型中的第二子识别模型中，并获取所述第二子识别模型输出的第二商标分类结果；/n根据所述第一商标分类结果及所述第二商标分类结果生成所述商标图像对应的商标分类结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种商标识别方法，其特征在于，包括：
获取商标图像；
将所述商标图像输入至预先训练好的商标识别模型中的第一子识别模型，并获取所述第一子识别模型输出的第一商标分类结果；
将所述第一子识别模型中的中间处理数据输入至所述商标识别模型中的第二子识别模型中，并获取所述第二子识别模型输出的第二商标分类结果；
根据所述第一商标分类结果及所述第二商标分类结果生成所述商标图像对应的商标分类结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一商标分类结果及所述第二商标分类结果生成所述商标图像对应的商标分类进一步包括：
根据所述第一商标分类结果、所述第二商标分类结果、所述第一子识别模型对应的第一权重、以及所述第二子识别模型对应的第二权重，生成所述商标图像对应的商标分类；
其中，所述第一权重小于所述第二权重。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述第一子识别模型输出的商标位置预测信息，并根据所述商标位置预测信息生成商标位置识别结果；
其中，所述商标位置预测信息包括：商标坐标信息和/或坐标预测概率信息。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一子识别模型包括：基础子网络、分类子网络、坐标预测子网络、和/或坐标概率预测子网络；
其中，所述基础子网络的输入数据为所述商标图像，所述分类子网络的输出结果为第一商标分类结果，所述坐标预测子网络的输出结果为商标坐标信息，和/或所述坐标概率预测子网络的输出结果为坐标预测概率信息。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基础子网络的输出结果分别输入至所述分类子网络、所述坐标预测子网络、所述坐标概率预测子网络、和/或...

【专利技术属性】
技术研发人员：马景祥，
申请(专利权)人：数贸科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11