(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210153447.7 (22)申请日 2022.02.18 (71)申请人 特斯联科技 集团有限公司 地址 101100 北京市通州区滨惠北一 街3号 院1号楼1- 6室 (72)发明人 李玉敏　 (74)专利代理 机构 北京辰权知识产权代理有限 公司 11619 专利代理师 李小朋 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 室内物体识别的方法、 装置、 电子设备及介 质 (57)摘要 本申请公开了一种室内物体识别的方法、 装 置、 电子设备及介质。 通过应用本申请的技术方 案， 可以利用样本室内全景图像数据， 通过提取 其包含的各个物品对象 的环境特征， 采用针对性 设计和训练初始的卷积神经网络以得到训练完 毕的目标卷积网络模型， 并在后续基于该目标卷 积网络模型预测某个物品在未来时间信息的位 置数据， 从而解决现有室内物品定位方法识别结 果不够准确的问题。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114663748 A 2022.06.24 CN 114663748 A 1.一种室内物体识别的方法， 其特 征在于， 包括： 获取标注有时间信 息的室内全景图像， 所述室内全景图像中包含至少一个待识别物体 图像； 对所述室内全景图像进行视野分割处理， 得到至少一个子室内图像， 其中每个子室内 图像中包 含一个所述待识别物体图像以及对应的位置信息以及时间信息； 利用所述子室内图像对初始的卷积网络模型进行训练， 当检测到满足预设训练条件 时， 生成目标 卷积网络模型； 利用所述目标卷积网络模型对待检测室内全景图像进行物体对象识别， 得到对应物体 对象的位置识别结果。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述当检测到满足预设训练条件时， 生成目 标卷积网络模型， 包括： 当检测到达到训练至模型收敛、 训练次数达到预设迭代次数以及训练时长达到预设训 练时间的其中一种时， 确定满足所述预设训练条件， 生成所述目标 卷积网络模型。 3.如权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 所述利用所述子室内图像对初始 的卷积 网络模型进行训练， 包括： 获取包含同一个待识别物体图像的多个子室内 图像， 其中每个子室内 图像对应于不同 的时间信息； 将多个对应于不同时间信 息的子室内 图像输入至所述初始卷积网络模型进行训练， 生 成所述目标 卷积网络模型。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述利用所述目标卷积网络模型对待检测室 内全景图像进行物体对象识别， 得到对应物体对象的位置识别结果， 包括： 基于所述目标卷积网络模型， 对所述待检测室内全景图像进行特征识别， 得到物体对 象参数， 所述物体对象参数包括物体对象的形态特 征参数以及位置特 征参数； 根据所述物体对象参数与当前时间信 息的匹配关系， 得到对应物体对象的位置识别结 果。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 在所述基于所述目标卷积网络模型， 对所述 待检测室内全景图像进行 特征识别， 得到物体对象参数之后， 还 包括： 根据所述物体对象参数， 获取所述物体对象对应的大小特征、 色彩特征以及轮廓特征 的至少一种； 根据所述大小特征、 色彩特征以及轮廓特征的至少一种， 确定所述物体对象对应于预 设物体类别时， 确定所述物体对象参数与当前时间信息的匹配关系。 6.如权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述物体对象参数与当前时间信 息 的匹配关系， 包括： 获取当前时间信 息， 并检测所述物体对象是否满足在所述当前时间信 息上进行展示的 条件； 若确定所述物体对象满足在所述当前时间信 息上进行展示的条件， 确定所述物体对象 参数与当前时间信息相匹配。 7.一种室内物体识别的装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 被配置为获取标注有时间信息的室内全景图像， 所述室内全景图像中包含权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114663748 A 2至少一个待识别物体图像； 分割模块， 被配置为对所述室内全景图像进行视野分割处理， 得到至少一个子室内图 像， 其中每个子室内图像中包含一个所述待识别物体图像以及 对应的位置信息以及时间信 息； 训练模块， 被配置为利用所述子室内图像对初始 的卷积网络模型进行训练， 当检测到 满足预设训练条件时， 生成目标 卷积网络模型； 生成模块， 被配置为利用所述目标卷积网络模型对待检测室内全景图像进行物体对象 识别， 得到对应物体对象的位置识别结果。 8.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储可执行指令； 以及， 处理器， 用于与所述存储器执行所述可执行指令从而完成权利要求1 ‑6中任一所述室 内物体识别的方法的操作。 9.一种计算机可读存储介质， 用于存储计算机可读取的指令， 其特征在于， 所述指令被 执行时执行权利要求1 ‑6中任一所述室内物体识别的方法的操作。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114663748 A 3