本發(fā)明涉及計數(shù)系統(tǒng)領(lǐng)域，具體涉及一種建立鏡片識別模型和鏡片識別的方法及裝置。

背景技術(shù)：

光學(xué)鏡片廣泛應(yīng)用于安防、醫(yī)療影像、智能交通、工業(yè)檢測等諸多領(lǐng)域，其需求量及生產(chǎn)量日益增大。傳統(tǒng)的光學(xué)加工行業(yè)中，對于加工的光學(xué)鏡片進行加工數(shù)量的統(tǒng)計以及生產(chǎn)庫存盤點時，都是通過人工的方式，即由員工一片一片地數(shù)鏡片，統(tǒng)計其個數(shù)，然后人工記錄。這種人工統(tǒng)計并記錄光學(xué)鏡片數(shù)量的方法，其工作效率非常低，導(dǎo)致生產(chǎn)成增加；并且由于存在人為因素，統(tǒng)計誤差較大。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

因此，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于現(xiàn)有技術(shù)中采用人工統(tǒng)計并記錄光學(xué)鏡片數(shù)量導(dǎo)致工作效率差、統(tǒng)計誤差大。

有鑒于此，本發(fā)明提供一種建立鏡片識別模型的方法，包括：

獲取多個鏡片圖像樣本和所述鏡片圖像樣本中的鏡片信息；

將所述多個鏡片圖像樣本和所述鏡片圖像樣本中的鏡片信息作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，直至所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述鏡片圖像樣本中鏡片信息的識別率大于預(yù)設(shè)閾值。

優(yōu)選地，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

相應(yīng)地，本發(fā)明還提供一種建立鏡片識別模型的裝置，包括：

第一獲取單元，用于獲取多個鏡片圖像樣本和所述鏡片圖像樣本中的鏡片信息；

訓(xùn)練單元，用于將所述多個鏡片圖像樣本和所述鏡片圖像樣本中的鏡片信息作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，直至所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述鏡片圖像樣本中鏡片信息的識別率大于預(yù)設(shè)閾值。

優(yōu)選地，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

相應(yīng)地，本發(fā)明還提供一種鏡片識別方法，包括：

獲取待識別鏡片圖像；

利用上述所述方法建立的模型對所述待識別鏡片圖像進行識別，確定所述待識別鏡片圖像的鏡片信息。

優(yōu)選地，所述鏡片信息包括鏡片的數(shù)量信息。

相應(yīng)地，本發(fā)明還提供一種鏡片識別裝置，包括：

第二獲取單元，用于獲取待識別鏡片圖像；

識別單元，用于利用上述所述方法建立的模型對所述待識別鏡片圖像進行識別，確定所述待識別鏡片圖像的鏡片信息。

優(yōu)選地，所述鏡片信息包括鏡片的數(shù)量信息。

本發(fā)明提供的建立鏡片識別模型和鏡片識別的方法及裝置，利用建立的鏡片識別模型對鏡片圖像中的鏡片數(shù)量信息進行識別，解決了現(xiàn)有技術(shù)中采用人工統(tǒng)計并記錄光學(xué)鏡片數(shù)量導(dǎo)致工作效率差、統(tǒng)計誤差大的問題。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明具體實施方式或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對具體實施方式或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實施方式，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明實施例提供的一種建立鏡片識別模型的方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明實施例提供的一種建立鏡片識別模型的裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3是本發(fā)明另一實施例提供的一種鏡片識別方法的流程圖；

圖4是本發(fā)明另一實施例提供的一種鏡片識別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

本發(fā)明實施例提供一種建立鏡片識別模型的方法，如圖1所示，包括：

s11，獲取多個鏡片圖像樣本和所述鏡片圖像樣本中的鏡片信息；其中為了提供模型的識別的準確性，獲取的鏡片圖像樣本在保證滿足訓(xùn)練數(shù)量的情況下，需滿足樣本的多樣性，即鏡片圖像樣本中可以是通過攝像機等照相設(shè)備得到的不同角度、不同光照得到的樣本信息，由于樣本是隨機獲取的，故可能樣本中也應(yīng)該包括邊緣不完整的鏡片圖像，例如由于拍攝角度問題導(dǎo)致的原本圓形的鏡片，此時在圖像樣本中未橢圓形或者其他不規(guī)則的形狀，預(yù)先通過人工對多個樣本中的各種鏡片預(yù)先進行標記。

s12，將所述多個鏡片圖像樣本和所述鏡片圖像樣本中的鏡片信息作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，直至所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述鏡片圖像樣本中鏡片信息的識別率大于預(yù)設(shè)閾值。其中所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)選為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。將標記好的大量的鏡片圖像樣本輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，對該模型進行訓(xùn)練，調(diào)節(jié)模型中的各項參數(shù)，直至該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對鏡片圖像樣本鏡片信息的識別率大于預(yù)設(shè)閾值，則該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練完成。

本發(fā)明實施例提供的建立鏡片識別模型的方法，通過獲取多個鏡片圖像樣本和所述鏡片圖像樣本中的鏡片信息，將所述多個鏡片圖像樣本和所述鏡片圖像樣本中的鏡片信息作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，直至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述鏡片圖像樣本中鏡片信息的識別率大于預(yù)設(shè)閾值，則該鏡片識別模型建立完成，利用該模型對鏡片圖像中的鏡片進行識別，確定圖像中的鏡片數(shù)量，解決了現(xiàn)有技術(shù)中采用人工統(tǒng)計并記錄光學(xué)鏡片數(shù)量導(dǎo)致工作效率差、統(tǒng)計誤差大的問題。

相應(yīng)地，本發(fā)明實施例提供一種建立鏡片識別模型的裝置，如圖2所示，包括：

第一獲取單元21，用于獲取多個鏡片圖像樣本和所述鏡片圖像樣本中的鏡片信息；

訓(xùn)練單元22，用于將所述多個鏡片圖像樣本和所述鏡片圖像樣本中的鏡片信息作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，直至所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述鏡片圖像樣本中鏡片信息的識別率大于預(yù)設(shè)閾值。

優(yōu)選地，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

本發(fā)明實施例提供的建立鏡片識別模型的裝置，通過獲取多個鏡片圖像樣本和所述鏡片圖像樣本中的鏡片信息，將所述多個鏡片圖像樣本和所述鏡片圖像樣本中的鏡片信息作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，直至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述鏡片圖像樣本中鏡片信息的識別率大于預(yù)設(shè)閾值，則該鏡片識別模型建立完成，利用該模型對鏡片圖像中的鏡片進行識別，確定圖像中的鏡片數(shù)量，解決了現(xiàn)有技術(shù)中采用人工統(tǒng)計并記錄光學(xué)鏡片數(shù)量導(dǎo)致工作效率差、統(tǒng)計誤差大的問題。

相應(yīng)地，本發(fā)明另一實施例還提供一種鏡片識別方法，如圖3所示，包括：

s31，獲取待識別鏡片圖像。

s32，利用上述實施例所述方法建立的模型對所述待識別鏡片圖像進行識別，確定所述待識別鏡片圖像的鏡片信息。

優(yōu)選地，所述鏡片信息包括鏡片的數(shù)量信息。

本發(fā)明另一實施例提供的鏡片識別方法，利用建立的鏡片識別模型對鏡片圖像中的鏡片數(shù)量信息進行識別，解決了現(xiàn)有技術(shù)中采用人工統(tǒng)計并記錄光學(xué)鏡片數(shù)量導(dǎo)致工作效率差、統(tǒng)計誤差大的問題。

相應(yīng)地，本發(fā)明另一實施例還提供一種鏡片識別裝置，如圖4所示，包括：

第二獲取單元41，用于獲取待識別鏡片圖像；

識別單元42，用于利用上述實施例所述方法建立的模型對所述待識別鏡片圖像進行識別，確定所述待識別鏡片圖像的鏡片信息。

優(yōu)選地，所述鏡片信息包括鏡片的數(shù)量信息。

本發(fā)明另一實施例提供的鏡片識別裝置，利用建立的鏡片識別模型對鏡片圖像中的鏡片數(shù)量信息進行識別，解決了現(xiàn)有技術(shù)中采用人工統(tǒng)計并記錄光學(xué)鏡片數(shù)量導(dǎo)致工作效率差、統(tǒng)計誤差大的問題。

顯然，上述實施例僅僅是為清楚地說明所作的舉例，而并非對實施方式的限定。對于所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在上述說明的基礎(chǔ)上還可以做出其它不同形式的變化或變動。這里無需也無法對所有的實施方式予以窮舉。而由此所引伸出的顯而易見的變化或變動仍處于本發(fā)明創(chuàng)造的保護范圍之中。