基于图像分割的商品识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于图像分割的商品识别方法及装置，该方法包括：当检测到存在商品图像需要进行商品识别操作时，将商品图像输入到商品图像主体分割模型中得到对应的目标图像；将目标图像输入到图像特征提取模型中得到目标特征向量；根据目标特征向量和商品图像特征库中每一现存特征向量，确定与目标特征向量相匹配的目标现存特征向量，根据商品图像特征库对应的图像特征—商品标识对应关系确定出目标现存特征向量的商品标识，作为商品图像的商品识别结果。可见，本发明专利技术不仅能够保证商品图像的识别速度，还能够有效减少图像背景对商品识别结果的干扰，进而提高商品识别结果的准确性和可靠性以提高商品识别的精准性，以及提高商品识别结果的确定效率。品识别结果的确定效率。品识别结果的确定效率。

Commodity recognition method and device based on image segmentation

【技术实现步骤摘要】
基于图像分割的商品识别方法及装置


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于图像分割的商品识别方法及装置。

技术介绍

[0002]随着电商行业的快速发展，商品识别技术发挥着至关重要的作用。具体的，电商平台存储着海量的商品图像数据，通过商品识别技术能够使电商平台更好地管理商品数据，并且有助于帮助广告主分析同类型商品的广告设计以及发现不同商品的潜在热度。
[0003]当前，针对商品图像的商品识别方式主要包括采用目标检测技术检测商品图像中的商品位置以排除受到大面积背景信息的干扰，或者，提取商品图像的全局特征并根据提取到的全局特征与特征库中的商品图像进行特征匹配，进而得出商品图像中的商品类别。然而，实践表明，前者存在相同背景且不同商品的图像对应匹配得分不亚于相同商品且不同背景的图像对应匹配得分的情况，后者由于需直接提取整张图像的特征，因此受背景模板干扰程度大，当不同商品对应完全一致的图像模板图时易出现商品识别错误的情况。可见，上述提及的两种商品识别方式皆存在商品识别精准性低的问题。因此，提供一种新的针对商品图像的商品识别方式以提高商品识别精准性显得尤为重要。

技术实现思路

[0004]本
技术实现思路
所要解决的技术问题在于，提供一种基于图像分割的商品识别方法及装置，能够提高商品识别精准性。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种基于图像分割的商品识别方法，所述方法包括：
[0006]当检测到存在待识别商品图像需要进行商品识别操作时，将所述待识别商品图像输入到预先确定出的商品图像主体分割模型中，得到所述待识别商品图像中待识别的商品所对应的目标图像，所述目标图像与所述待识别商品图像的背景的关联度低于预设关联度阈值；
[0007]将所述目标图像输入到预先构建好的图像特征提取模型中，得到所述目标图像对应的目标特征向量；
[0008]根据所述目标特征向量和商品图像特征库中每一现存特征向量，确定与所述目标特征向量相匹配的目标现存特征向量，并根据所述商品图像特征库对应的图像特征—商品标识对应关系确定出所述目标现存特征向量对应的商品标识，作为所述待识别商品图像对应的商品识别结果。
[0009]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，在所述根据所述目标特征向量和商品图像特征库中每一现存特征向量，确定与所述目标特征向量相匹配的目标现存特征向量之前，所述方法还包括：
[0010]对所述目标特征向量执行降维操作以更新所述目标特征向量；
[0011]以及，在所述对所述目标特征向量执行降维操作以更新所述目标特征向量之前，所述方法还包括：
[0012]确定所述目标特征向量的第一维度信息，并获取商品图像特征库中所有现存特征向量对应的第二维度信息；
[0013]判断所述第一维度信息与所述第二维度信息是否相匹配，当判断出所述第一维度信息与所述第二维度信息不相匹配时，触发执行所述的对所述目标特征向量执行降维操作以更新所述目标特征向量的操作；当判断出所述第一维度信息与所述第二维度信息相匹配时，触发执行所述的根据所述目标特征向量和商品图像特征库中每一现存特征向量，确定与所述目标特征向量相匹配的目标现存特征向量的操作。
[0014]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所述目标特征向量和商品图像特征库中每一现存特征向量，确定与所述目标特征向量相匹配的目标现存特征向量，包括：
[0015]根据所述目标特征向量和商品特征库中每一现存特征向量，计算所述目标特征向量与每一所述现存特征向量的余弦相似度；
[0016]判断所有所述余弦相似度中是否存在大于等于预先设定的余弦相似度阈值的至少一个目标余弦相似度，当判断结果为是时，将所有所述目标余弦相似度对应的相似现存特征向量确定为与所述目标特征向量相匹配的目标现存特征向量。
[0017]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所述商品图像特征库对应的图像特征—商品标识对应关系确定出所述目标现存特征向量对应的商品标识，作为所述待识别商品图像对应的商品识别结果，包括：
[0018]计算所有所述相似现存特征向量的数量，并根据所述商品图像特征库对应的图像特征—商品标识对应关系确定每个所述相似现存特征向量对应的商品标识；
[0019]根据所述数量以及所有所述相似现存特征向量对应的商品标识，确定出所述目标现存特征向量对应的商品标识，作为所述待识别商品图像对应的商品识别结果；
[0020]其中，所述根据所述数量以及所有所述相似现存特征向量对应的商品标识，确定出所述目标现存特征向量对应的商品标识，作为所述待识别商品图像对应的商品识别结果，包括：
[0021]当所述数量为1时，确定所述相似现存特征向量对应的商品标识为所述待识别商品图像对应的商品识别结果；
[0022]当所述数量大于1时，确定目标相似现存特征向量对应的商品标识为所述待识别商品图像对应的商品识别结果；或者，
[0023]当所述数量大于1且小于预设数量阈值时，确定目标相似现存特征向量对应的商品标识为所述待识别商品图像对应的商品识别结果；当所述数量大于等于所述预设数量阈值时，根据目标相似现存特征向量对应的第一商品标识以及每个剩余相似现存特征向量对应的第二商品标识，确定所述待识别商品图像对应的商品识别结果；
[0024]其中，所述目标相似现存特征向量为所有所述相似现存特征向量中与所述目标特征向量的余弦相似度最大的相似现存特征向量，所述剩余相似现存特征向量是所有所述相似现存特征向量除所述目标相似现存特征向量之外的相似现存特征向量。
[0025]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据目标相似现存特征向
量对应的第一商品标识以及每个剩余相似现存特征向量对应的第二商品标识，确定所述待识别商品图像对应的商品识别结果，包括：
[0026]判断所有所述第二商品标识中是否存在与所述第一商品标识相同的商品标识；
[0027]当判断出所有所述第二商品标识中存在与所述第一商品标识相同的商品标识时，确定目标相似现存特征向量对应的商品标识为所述待识别商品图像对应的商品识别结果；
[0028]当判断出所有所述第二商品标识中不存在与所述第一商品标识相同的商品标识时，确定所述待识别商品图像对应的辅助因子，并根据所述辅助因子从所述第一商品标识以及所有所述第二商品标识中选择与所述辅助因子的关联度大于等于预设关联度阈值的目标商品标识，确定所述目标商品标识为所述待识别商品图像对应的商品识别结果。
[0029]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，在所述将所述待识别商品图像输入到商品图像主体分割模型中，得到所述待识别商品图像中商品的目标图像之前，所述方法还包括：
[0030]基于预先确定出的训练样本数据集对图像分割模型进行训练，得到商品图像主体分割模型；
[0031]其中，所述训练样本数据集包括若干张训练用商品图像，每张所述训练用商品图像为已分割出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像分割的商品识别方法，其特征在于，所述方法包括：当检测到存在待识别商品图像需要进行商品识别操作时，将所述待识别商品图像输入到预先确定出的商品图像主体分割模型中，得到所述待识别商品图像中待识别的商品所对应的目标图像，所述目标图像与所述待识别商品图像的背景的关联度低于预设关联度阈值；将所述目标图像输入到预先构建好的图像特征提取模型中，得到所述目标图像对应的目标特征向量；根据所述目标特征向量和商品图像特征库中每一现存特征向量，确定与所述目标特征向量相匹配的目标现存特征向量，并根据所述商品图像特征库对应的图像特征—商品标识对应关系确定出所述目标现存特征向量对应的商品标识，作为所述待识别商品图像对应的商品识别结果。2.根据权利要求1所述的基于图像分割的商品识别方法，其特征在于，在所述根据所述目标特征向量和商品图像特征库中每一现存特征向量，确定与所述目标特征向量相匹配的目标现存特征向量之前，所述方法还包括：对所述目标特征向量执行降维操作以更新所述目标特征向量；以及，在所述对所述目标特征向量执行降维操作以更新所述目标特征向量之前，所述方法还包括：确定所述目标特征向量的第一维度信息，并获取商品图像特征库中所有现存特征向量对应的第二维度信息；判断所述第一维度信息与所述第二维度信息是否相匹配，当判断出所述第一维度信息与所述第二维度信息不相匹配时，触发执行所述的对所述目标特征向量执行降维操作以更新所述目标特征向量的操作；当判断出所述第一维度信息与所述第二维度信息相匹配时，触发执行所述的根据所述目标特征向量和商品图像特征库中每一现存特征向量，确定与所述目标特征向量相匹配的目标现存特征向量的操作。3.根据权利要求2所述的基于图像分割的商品识别方法，其特征在于，所述根据所述目标特征向量和商品图像特征库中每一现存特征向量，确定与所述目标特征向量相匹配的目标现存特征向量，包括：根据所述目标特征向量和商品特征库中每一现存特征向量，计算所述目标特征向量与每一所述现存特征向量的余弦相似度；判断所有所述余弦相似度中是否存在大于等于预先设定的余弦相似度阈值的至少一个目标余弦相似度，当判断结果为是时，将所有所述目标余弦相似度对应的相似现存特征向量确定为与所述目标特征向量相匹配的目标现存特征向量。4.根据权利要求3所述的基于图像分割的商品识别方法，其特征在于，所述根据所述商品图像特征库对应的图像特征—商品标识对应关系确定出所述目标现存特征向量对应的商品标识，作为所述待识别商品图像对应的商品识别结果，包括：计算所有所述相似现存特征向量的数量，并根据所述商品图像特征库对应的图像特征—商品标识对应关系确定每个所述相似现存特征向量对应的商品标识；根据所述数量以及所有所述相似现存特征向量对应的商品标识，确定出所述目标现存特征向量对应的商品标识，作为所述待识别商品图像对应的商品识别结果；
其中，所述根据所述数量以及所有所述相似现存特征向量对应的商品标识，确定出所述目标现存特征向量对应的商品标识，作为所述待识别商品图像对应的商品识别结果，包括：当所述数量为1时，确定所述相似现存特征向量对应的商品标识为所述待识别商品图像对应的商品识别结果；当所述数量大于1时，确定目标相似现存特征向量对应的商品标识为所述待识别商品图像对应的商品识别结果；或者，当所述数量大于1且小于预设数量阈值时，确定目标相似现存特征向量对应的商品标识为所述待识别商品图像对应的商品识别结果；当所述数量大于等于所述预设数量阈值时，根据目标相似现存特征向量对应的第一商品标识以及每个剩余相似现存特征向量对应的第二商品标识，确定所述待识别商品图像对应的商品识别结果；其中，所述目标相似现存特征向量为所有所述相似现存特征向量中与所述目标特征向量的余弦相似度最大的相似现存特征向量，所述剩余相似现存特征向量是所有所述相似现存特征向量除所述目标相似现存特征向量之外的相似现存特征向量。5.根据权利要求4所述的基于图像分割的商品识别方法，其特征在于，所述根据目标相似现存特征向量对应的第一商品标识以及每个剩余相似现存特征向量对应的第二商品标识，确定所述待识别商品图像对应的商品识别结果，包括：判断所有所述第二商品标识中是否存在与所述第一商品标识相同的商品标识；当判断出所有所述第二商品标识中存在与所述第一商品标识相同的商品标识时，确定目标相似现存特征向量对应的商品标识为所述待识别商品图像对应的商品识别结果；当判断出所有所述第二商品标识中不存在与所述第一商品标识相同的商品标识时，确定所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈畅新，钟艺豪，
申请(专利权)人：有米科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：