图像识别方法以及装置、存储介质、电子装置与流程

本申请涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种图像识别方法以及装置、存储介质、电子装置。

背景技术：

1、图像识别，也常被称为物体识别或者图像分类，是指利用计算机视觉技术对图像进行分析、理解、解释和描述，以能够对图像所代表的物体或场景进行准确分类或识别的过程。通过对图像中的像素进行抽象，计算机可以提取出更加抽象的特征，进而识别出图像所代表的物体或场景。

2、相关技术中，图像识别依旧存在较多的问题，虽然传统的图像识别可以对图像进行识别，但是识别的速度和准确度都不尽人意。比如识别的图象过于复杂，就会导致识别速度较慢，或者识别到的图像耦合度较高，导致识别到的结果出现偏差等问题。

3、针对相关技术中图像识别慢且识别结果具有偏差的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本申请的主要目的在于提供一种图像识别方法以及装置、存储介质、电子装置、存储介质、电子装置，以解决图像识别慢且识别结果具有偏差的问题。

2、为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种图像识别方法

3、根据本申请的图像识别方法包括：

4、将待识别对象放置于识别区，识别所述待识别对象的图像特征值；

5、根据所述图像特征值，建立数据集；

6、将所述数据集导入交叉解耦算法模型中进行训练，得到当前数据集模型，所述交叉解耦算法模型用以对数据集进行打分得到所述数据集的耦合度；

7、如果当前数据集模型中的所述数据集的耦合度过高，则更换待识别对象，重新进行数据集建立流程；

8、如果当前数据集模型中的所述数据集的耦合度在预设范围内，则所述数据集可使用。

9、进一步地，所述方法还包括：

10、预先在所述待识别对象的底部接触面上设置多个感应区；

11、当多个感应区接触屏幕时，通过屏幕识别到多个圆形区域。

12、进一步地，多个感应区至少包括三个，多个圆形区域至少包括三个，所述将待识别对象放置于识别区，识别所述待识别对象的图像特征值，包括：

13、将三个圆形区域并进行连线后生成一个三角形，通过三角形顶角的角度大小判断待识别对象的类型。

14、进一步地，通过三角形顶角的角度大小判断待识别对象的类型，包括：

15、通过比较至少三个角度的大小，与其他任意两个角的偏差值最大的为三角形顶角；

16、根据所述三角形顶角，得到待识别对象的类型。

17、进一步地，所述根据所述图像特征值，建立数据集，包括：

18、将需要用到的待识别对象，放置在不同识别区内，进行预设操作后不断获取待识别对象的角度参数，并加入到数据集中。

19、进一步地，将所述数据集导入交叉解耦算法模型中进行训练，得到当前数据集模型，包括：

20、将识别到的数据集放入所述交叉解耦算法模型中训练，获得当前数据集模型。

21、进一步地，所述方法还包括：

22、当放入新的待识别对象时，图像数据会传入所述当前数据集模型，并通过查看待识别对象类型是否与识别的类型相同，从而判断出待识别对象的类型。

23、为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种图像识别装置

24、根据本申请的图像识别装置包括：

25、识别模块，用于将待识别对象放置于识别区，识别所述待识别对象的图像特征值；

26、数据集建立模块，用于根据所述图像特征值，建立数据集；

27、训练模块，用于将所述数据集导入交叉解耦算法模型中进行训练，得到当前数据集模型，所述交叉解耦算法模型用以对数据集进行打分得到所述数据集的耦合度；

28、第一处理模块，用于如果当前数据集模型中的所述数据集的耦合度过高，则更换待识别对象，重新进行数据集建立流程；

29、第二处理模块，用于在如果当前数据集模型中的所述数据集的耦合度在预设范围内，则所述数据集可使用。

30、为了实现上述目的，根据本申请的另一个方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

31、为了实现上述目的，根据本申请的再一个方面，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

32、在本申请实施例中图像识别方法以及装置、存储介质、电子装置，通过将待识别对象放置于识别区，识别所述待识别对象的图像特征值，根据所述图像特征值，建立数据集。根据建立的数据集，将所述数据集导入交叉解耦算法模型中进行训练，得到当前数据集模型，所述交叉解耦算法模型用以对数据集进行打分得到所述数据集的耦合度。进一步地，如果当前数据集模型中的所述数据集的耦合度过高，则更换待识别对象，重新进行数据集建立流程；如果当前数据集模型中的所述数据集的耦合度在预设范围内，则所述数据集可使用。通过上述方法，保证识别到的待识别对象类型更加准确，也更加快速。

技术特征：

1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，多个感应区至少包括三个，多个圆形区域至少包括三个，所述将待识别对象放置于识别区，识别所述待识别对象的图像特征值，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，通过三角形顶角的角度大小判断待识别对象的类型，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述图像特征值，建立数据集，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，将所述数据集导入交叉解耦算法模型中进行训练，得到当前数据集模型，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，所述方法还包括：

8.一种图像识别装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至7任一项所述的方法。

技术总结本申请公开了一种图像识别方法以及装置、存储介质、电子装置，所述方法包括将待识别对象放置于识别区，识别所述待识别对象的图像特征值；根据所述图像特征值，建立数据集；将所述数据集导入交叉解耦算法模型中进行训练，得到当前数据集模型，所述交叉解耦算法模型用以对数据集进行打分得到所述数据集的耦合度；如果当前数据集模型中的所述数据集的耦合度过高，则更换待识别对象，重新进行数据集建立流程；如果当前数据集模型中的所述数据集的耦合度在预设范围内，则所述数据集可使用。通过本申请可以保证识别到的待识别对象类型更加准确，也更加快速。技术研发人员：裴博翔受保护的技术使用者：维度引擎（北京）技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/1