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一种PC端图片管理方法及系统

申请号: CN202410132922.1
申请人: 北京电子科技学院
申请日期: 2024/1/31

摘要文本

本发明涉及计算机视觉技术领域,具体涉及一种PC端图片管理方法及系统,方法包括:构建包括主干网络、属性子网络、分类子网络和回归子网络的图片评估模型;主干网络提取图片特征;属性子网络对图片特征中的光线特征、颜色特征和构图特征进行进一步提取,并分别输出图片在光线、颜色和构图三方面的属性特征评分;分类子网络确定图片类别;回归子网络输出图片的整体评分;采用图片训练集对图片评估模型进行训练;基于训练好的图片评估模型对待处理图片集中的每张图片进行评分和分类,基于评分结果实现图片智能选优、垃圾图片自动筛选和参赛图片智能推荐功能。本发明可实现对图片集进行美学评分、以图识图及挖掘图片潜在价值,并进行智能推荐。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种PC端图片管理方法及系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202410132922.1
申请日 2024/1/31
公告号 CN117689656A
公开日 2024/3/12
IPC主分类号 G06T7/00
权利人 北京电子科技学院
发明人 冀彦丞; 李育瑾; 王露源; 金鑫; 肖朝恩
地址 北京市丰台区富丰路7号

专利主权项内容

1.一种PC端图片管理方法,其特征在于,包括以下步骤:构建图片评估模型;所述图片评估模型包括基于EfficientNet-B0的主干网络、属性子网络、分类子网络和回归子网络;基于所述主干网络提取图片特征;基于所述属性子网络对图片特征中的光线特征、颜色特征和构图特征进行进一步提取,并分别输出图片在光线、颜色和构图三方面的属性特征评分;基于所述分类子网络根据图片特征识别图片中的对象,并根据图片中对象和类别间的映射关系,确定图片类别;基于所述回归子网络结合所述主干网提取出的图片特征、所述属性子网络提取出的属性特征和所述分类子网络提取出的图片类别进行回归特征融合,输出图片的整体评分;采用图片训练集对所述图片评估模型进行训练;基于训练好的图片评估模型对待处理图片集中的每张图片进行评分和分类,并基于评分结果实现图片智能选优、垃圾图片自动筛选和参赛图片智能推荐功能。