一种信息处理方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种信息处理方法和装置，更具体地说，涉及一种用于进行图像分类的信息处理方法和装置。
【背景技术】
[0002]当前，户外旅游或野营中面对很多危险和未知新鲜事物，而有些东西无法通过语言直接抽象描述，例如，采蘑菇识别毒蘑菇、野营的地方是否会有泥石流等自然灾害等。现有的解决方案基本上基于文本查询，比如可以百度搜索“什么地方适宜野营”等。但是，由于这种方式本身具有语言描述的具体性限制，并且场景也很难用语言抽象描述清楚，因此，在很多情况下基于文本查询的方法并不适合使用。而且，当下基于百度识图的图像识别系统其主要是侧重于植物动物百科，而户外的场景和物体其与地理信息又有很大的关联性，如在北海公园可以看到水、柳树等，在青藏高原可以看到羚羊等。
【发明内容】
[0003]为了解决现有技术中的上述技术问题，根据本发明的一方面，提供一种信息处理方法，用于移动设备，所述信息处理方法包括:通过所述移动设备获得第一图像数据；从所述移动设备向服务器上传所述第一图像数据以及所述移动设备所在位置的第一地理坐标；以及从所述服务器接收所识别的所述第一图像数据的分类类别，其中，所述第一图像数据的分类类别是基于所述移动设备所在位置的第一地理坐标对从所述移动设备上传的第一图像数据进行识别所得到的分类类别。
[0004]此外，根据本发明的一个实施例，其中，所所述信息处理方法包括:使用训练图像在所述服务器端建立基于地理位置信息的分类模型，当从移动设备接收到上传的第一图像数据以及所述移动设备所在位置的第一地理坐标时，基于所述移动设备所在位置的第一地理坐标对从所述移动设备上传的第一图像数据进行分类，以及向所述移动设备发送所识别的所述第一图像数据的分类类别。
[0005]此外，根据本发明的一个实施例，其中，所述训练图像包括:正例训练图像，所述正例训练图像是所述移动设备所在位置的地理坐标的特定区域范围内的目标场景或物体类别的图像；以及负例训练图像，所述负例训练图像为所述移动设备所在位置的地理坐标的特定区域范围内除目标场景或物体之外其他场景或物体类别的图像。
[0006]此外，根据本发明的一个实施例，其中，所述基于所述移动设备所在位置的第一地理坐标对从所述移动设备上传的第一图像数据进行分类的步骤进一步包括:在服务器端对所述上传的第一图像数据提取视觉特征；基于所述移动设备所在位置的第一地理坐标，查找所述地理坐标的特定区域范围内的分类模型；使用分类模型对所述上传的第一图像数据的视觉特征进行分类；计算所述第一图像数据属于各个分类的多个置信度；以及选择置信度最大的类别作为对所述第一图像数据进行识别所得到的分类类别。
[0007]此外，根据本发明的一个实施例，其中，在所述使用训练图像在所述服务器端建立基于地理位置信息的分类模型的步骤中，所使用的训练图像的特征包括视觉特征，并且所述分类模型是支持向量机模型和/或神经网络模型。
[0008]此外，根据本发明的一个实施例，其中，所述分类模型所使用的训练图像的视觉特征包括:颜色直方图和/或深度特征。
[0009]根据本发明的另一方面，还提供了一种信息处理装置，用于移动设备，所述信息处理装置包括:拍摄单元，经配置用于通过所述移动设备获得第一图像数据；上传单元，经配置用于从所述移动设备向服务器上传所述第一图像数据以及所述移动设备所在位置的第一地理坐标；以及接收单元，从所述服务器接收所识别的所述第一图像数据的分类类别，其中，所述第一图像数据的分类类别是基于所述移动设备所在位置的第一地理坐标对从所述移动设备上传的第一图像数据进行识别所得到的分类类别。
[0010]根据本发明的另一方面，还提供了一种信息处理装置，用于服务器，所述信息处理装置包括:模型建立单元，经配置用于使用训练图像在服务器端建立基于地理位置信息的分类模型；分类单元，经配置用于当从移动设备接收到上传的第一图像数据以及所述移动设备所在位置的第一地理坐标时，基于所述移动设备所在位置的第一地理坐标对从所述移动设备上传的第一图像数据进行分类；以及发送单元，向所述移动设备发送所识别的所述第一图像数据的分类类别。
[0011]此外，根据本发明的一个实施例，其中，所述训练图像包括:正例训练图像，所述正例训练图像是所述移动设备所在位置的地理坐标的特定区域范围内的目标场景或物体类别的图像；以及负例训练图像，所述负例训练图像为所述移动设备所在位置的地理坐标的特定区域范围内除目标场景或物体之外其他场景或物体类别的图像。
[0012]此外，根据本发明的一个实施例，其中，所述分类单元进一步包括:特征提取单元，经配置用于在服务器端对所述上传的第一图像数据提取视觉特征；查找单元，经配置用于基于所述移动设备所在位置的第一地理坐标，查找所述地理坐标的特定区域范围内的分类模型；特征分类单元，经配置用于使用分类模型对所述上传的第一图像数据的视觉特征进行分类；计算单元，经配置用于计算所述第一图像数据属于各个分类的多个置信度；以及识别单元，经配置用于选择置信度最大的类别作为对所述第一图像数据进行识别所得到的分类类别。
[0013]此外，根据本发明的一个实施例，其中所述模型建立单元所使用的训练图像的特征包括视觉特征，并且所述分类模型是支持向量机模型和/或神经网络模型。
[0014]此外，根据本发明的一个实施例，其中，所述分类模型所使用的训练图像的视觉特征包括:颜色直方图和/或深度特征。
[0015]由此可见，本发明提供的信息处理方法和装置，能够对现有的信息处理方法进行一些优化，以基于地理位置信息进行户外场景和物体图像识别，不仅考虑了图像数据本身的视觉信息，还同时考虑图像数据的地理位置信息。具体而言，本发明提供的信息处理方法和装置可以根据用户上传的图像数据内容和地理信息对于图像数据进行自动识别，并通过网络向移动客户端返回识别结果，而使用户及时获取关于当前户外场景和物体的实用信息，提高用户的使用体验。
【附图说明】
[0016]为了更清楚地说明本发明实施例的技术方法，下面将对实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍。下面描述中的附图仅仅是本发明的示例性实施例:
[0017]图1示出了根据本发明实施例的应用于移动设备的信息处理方法100的流程图；
[0018]图2示出了根据本发明实施例的应用于服务器的信息处理方法200的流程图；
[0019]图3示出了根据本发明实施例的应用于移动设备的信息处理装置300的示范性结构框图；以及
[0020]图4示出了根据本发明实施例的应用于服务器的信息处理装置400的示范性结构框图。
【具体实施方式】
[0021]为了使得本发明的目的、技术方案和优点更为明显，下面将参照附图详细描述根据本发明的示例性实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是本发明的全部实施例。应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本公开中描述的本发明实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的情况下所得到的所有其它实施例都应落入本发明的保护范围之内。
[0022]以下，将参考附图详细描述本发明的优选实施