场景识别方法、装置及终端设备与流程

本申请属于通信技术领域，尤其涉及一种场景识别方法、场景识别装置、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

为了抢占市场，终端设备(如手机、平板电脑)和数码相机的厂家不断对其具有的拍照功能进行更新。例如，终端设备或数码相机提供多种场景模式，且每种场景模式预先设置对应的场景参数，该场景参数包括光圈、快门及焦距等。

但在实际拍摄时，若需要用户从提供的多种场景模式中选择与当前拍摄内容匹配的场景模式，将耗费过多的时间，进而错过最佳拍摄时机。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请实施例提供了一种场景识别方法、装置及终端设备，以解决现有技术需要用户人为选择拍照的场景模式，从而导致耗费的时间过多的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种场景识别方法，包括：

获取终端设备的相机预览界面的图像内容；

识别所述图像内容，得到场景类型的初步判定结果；

获取相机的焦距值，所述相机的焦距值为用于拍摄所述相机预览界面的图像内容所采用的焦距值；

判断所述焦距值是否大于预设的焦距值，所述预设的焦距值为用于拍摄所述初步判定结果对应的真实场景类型所采用的焦距值；

若大于预设的焦距值，将所述初步判定结果对应的场景类型判定为真实场景类型。

本申请实施例的第二方面提供了一种场景识别装置，包括：

图像内容获取单元，用于获取终端设备的相机预览界面的图像内容；

图像内容识别单元，用于识别所述图像内容，得到场景类型的初步判定结果；

焦距值获取单元，用于获取相机的焦距值，所述相机的焦距值为用于拍摄所述相机预览界面的图像内容所采用的焦距值；

场景类型初步判断单元，用于判断所述焦距值是否大于预设的焦距值，所述预设的焦距值为用于拍摄所述初步判定结果对应的真实场景类型所采用的焦距值；

场景类型确定单元，用于若大于预设的焦距值，将所述初步判定结果对应的场景类型判定为真实场景类型。

本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如所述场景识别方法的步骤。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如所述场景识别方法的步骤。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

由于能够根据图像内容自动识别该图像内容对应的场景类型，因此，无需用户手动选择场景类型，减少了用户操作步骤，并且，由于还通过比较拍摄相机预览界面的图像内容所采用的焦距值以及拍摄该图像内容对应的真实的场景类型所采用的焦距值，若前者较大，则判定相机预览界面的图像内容对应的场景类型为真实场景类型，因此，能够进一步识别出真实的场景类型以及伪场景类型，从而提高场景类型的判定结果的精确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种场景识别方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的另一种场景识别方法的流程示意图；

图3是本申请实施例提供的一种场景识别装置的结构示意图；

图4是本申请实施例提供的另一种场景识别装置的结构示意图；

图5是本申请实施例提供的终端设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

具体实现中，本申请实施例中描述的移动终端包括但不限于诸如具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的移动电话、膝上型计算机或平板计算机之类的其它便携式设备。还应当理解的是，在某些实施例中，上述设备并非便携式通信设备，而是具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的台式计算机。

在接下来的讨论中，描述了包括显示器和触摸敏感表面的移动终端。然而，应当理解的是，移动终端可以包括诸如物理键盘、鼠标和/或控制杆的一个或多个其它物理用户接口设备。

移动终端支持各种应用程序，例如以下中的一个或多个：绘图应用程序、演示应用程序、文字处理应用程序、网站创建应用程序、盘刻录应用程序、电子表格应用程序、游戏应用程序、电话应用程序、视频会议应用程序、电子邮件应用程序、即时消息收发应用程序、锻炼支持应用程序、照片管理应用程序、数码相机应用程序、数字摄影机应用程序、web浏览应用程序、数字音乐播放器应用程序和/或数字视频播放器应用程序。

可以在移动终端上执行的各种应用程序可以使用诸如触摸敏感表面的至少一个公共物理用户接口设备。可以在应用程序之间和/或相应应用程序内调整和/或改变触摸敏感表面的一个或多个功能以及终端上显示的相应信息。这样，终端的公共物理架构(例如，触摸敏感表面)可以支持具有对用户而言直观且透明的用户界面的各种应用程序。

另外，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

实施例一：

图1是本申请实施例提供的一种场景识别方法的流程示意图，详述如下：

步骤s11，获取终端设备的相机预览界面的图像内容。

该步骤的终端设备包括手机、平板电脑、数码相机等设备。其中，该步骤的图像内容包括图像的像素值、亮度值等信息。

步骤s12，识别所述图像内容，得到场景类型的初步判定结果。

其中，本申请实施例的场景类型包括人像、风景、海滩、蓝天、微距等。场景类型的定义主要根据图像的前景和背景确定，例如，当识别出图像的前景主要为人像时，将该图像的场景类型判定为人像；当识别出图像的前景(或前景和背景)主要为高山时，将该图像的场景类型判定为风景。

步骤s13，获取相机的焦距值，所述相机的焦距值为用于拍摄所述相机预览界面的图像内容所采用的焦距值。

其中，这里的相机的焦距值是指将要拍摄相机预览界面的图像内容对应的焦距值。当终端设备为手机时，该步骤获取的是手机的相机的焦距值；当终端设备为数码相机时，该步骤获取的是数码相机的焦距值。

该步骤中，相机的焦距值与待拍摄物品距离相机的远近有关，当待拍摄物品距离相机较远时，相机的焦距值越小；当待拍摄物品距离相机较近时，相机的焦距值越大。

步骤s14，判断所述焦距值是否大于预设的焦距值，所述预设的焦距值为用于拍摄所述初步判定结果对应的真实场景类型所采用的焦距值。

具体地，对预先定义的不同场景类型设置对应的焦距值，不同场景类型对应的焦距值可能相同也可能不同。例如，当场景类型分别为人像和风景时，由于人像与相机的距离近于风景与相机的距离，此时，人像对应的预设的焦距值大于风景对应的预设的焦距值。当然，针对风景、海滩等场景类型，由于风景、海滩等场景类型对应的图像内容都侧重于远景，因此风景、海滩等场景类型可预设相同的焦距值。本实施例中，真实场景是指现实中的场景，伪场景是指在照片、书籍、期刊、电脑网页等上显示的场景，例如，当终端设备在拍摄现实的海滩时，则终端设备的相机预览界面的图像内容(海滩)对应的场景为真实场景，该真实场景类型具体为“海滩”；当终端设备在拍摄电脑网页显示的海滩图像时，则终端设备的相机预览界面的图像内容(照片上的海滩)对应的场景为伪场景，该伪场景类型具体为“海滩”。

步骤s15，若大于预设的焦距值，将所述初步判定结果对应的场景类型判定为真实场景类型。

本实施例中，当判断出用于拍摄相机预览界面的图像内容所采用的焦距值大于拍摄该图像内容对应的真实场景类型所采用的焦距值时，判定相机预览界面的图像内容对应的场景类型为真实场景类型，具体的场景类型即为初步判定结果对应的场景类型。具体地，假设初步判定结果是将相机预览界面的图像内容的场景类型判定为人像，且判断出相机的焦距值大于该人像场景类型对应的预设的焦距值，则该相机预览界面的图像内容的场景类型最终判定为真实的人像场景类型。

可选地，所述场景识别方法还包括：

若所述焦距值小于或等于预设的焦距值，判定所述图像内容的场景类型为伪场景类型。

本实施例中，当判断出用于拍摄相机预览界面的图像内容所采用的焦距值小于或等于拍摄该图像内容对应的真实场景类型所采用的焦距值时，判定相机预览界面的图像内容对应的场景类型为伪场景类型，具体的场景类型即为初步判定结果对应的场景类型。具体地，假设初步判定结果是将相机预览界面的图像内容的场景类型判定为人像，且判断出相机的焦距值小于或等于该人像场景类型对应的预设的焦距值，则该相机预览界面的图像内容的场景类型最终判定为伪人像场景类型。例如，当相机预览界面出现的是照片(或图像上)的人像对应的图像内容时，若初步判定结果将相机预览界面的图像内容的场景类型判定为人像场景类型，且判断出相机的焦距值小于或等于该人像场景类型对应的预设的焦距值，则将该相机预览界面的图像内容的场景类型最终判定为伪人像场景类型。

本申请实施例中，获取终端设备的相机预览界面的图像内容，识别所述图像内容，得到场景类型的初步判定结果，获取相机的焦距值，判断所述焦距值是否大于预设的焦距值，若大于预设的焦距值，将所述图像内容的场景类型判定为真实场景类型，所述场景类型的初步判定结果作为场景类型的最终判定结果，否则，判定所述图像内容的场景类型为伪场景类型。由于能够根据图像内容自动识别该图像内容对应的场景类型，因此，无需用户手动选择场景类型，减少了用户操作步骤，并且，由于还通过比较拍摄相机预览界面的图像内容所采用的焦距值以及拍摄该图像内容对应的真实的场景类型所采用的焦距值，若前者较大，则判定相机预览界面的图像内容对应的场景类型为真实场景类型，因此，能够进一步识别出真实的场景类型以及伪场景类型，从而提高场景类型的判定结果的精确性。

实施例二：

图2是本申请实施例提供的另一种场景识别方法的流程示意图。在图2中，步骤s21～步骤s25与实施例一的步骤s11～步骤s15相同，此处不再赘述。

步骤s21，获取终端设备的相机预览界面的图像内容。

步骤s22，识别所述图像内容，得到场景类型的初步判定结果。

步骤s23，获取相机的焦距值，所述相机的焦距值为用于拍摄所述相机预览界面的图像内容所采用的焦距值。

步骤s24，判断所述焦距值是否大于预设的焦距值，所述预设的焦距值为用于拍摄所述初步判定结果对应的真实场景类型所采用的焦距值。

步骤s25，若大于预设的焦距值，将所述初步判定结果对应的场景类型判定为真实场景类型。

步骤s26，标注所述初步判定结果对应的场景类型。

具体地，为了便于用户知晓获取的图像内容对应的场景类型，将场景类型通过文字进行标注，并显示在相机预览界面，或者，通过语音播报所述图像内容标注的场景类型。

可选地，为了减少频繁识别图像内容的场景类型所带来的资源消耗，在所述步骤s26之后，包括：

获取标注所述初步判定结果对应的场景类型的标注时间以及第一当前时间；若所述标注时间与所述第一当前时间的差值大于第一预设差值阈值，判断是否接收到场景类型更改指令，并在没有接收到场景类型更改指令后将当前相机参数调整为所述初步判定结果对应的场景类型对应的场景参数。

具体地，在标注初步判定结果对应的场景类型时，记录标注该场景类型的标注时间。获取第一当前时间，计算第一当前时间与所述标注时间的差值，判断计算的第一当前时间与所述标注时间的差值是否大于第一预设差值阈值，若是，判断是否接收到场景类型的更改指令，若没有接收到场景类型的更改指令，根据初步判定结果对应的场景类型调整当前相机参数。例如，假设当前相机参数对应的场景类型为风景场景类型，而最近一次标注的场景类型为人像场景类型，由于风景场景类型对应的相机参数与人像场景类型的不同，因此，需要将当前相机参数调整为人像场景类型对应的相机参数。

上述步骤中，预先为不同场景类型设置相应的相机参数，当然，针对两种场景类型对应的相机参数都相同的情况，上述“并在没有接收到场景类型更改指令后将当前相机参数调整为所述初步判定结果对应的场景类型对应的场景参数”具体为：在没有接收到场景类型更改指令后，判断上一次标注所述初步判定结果对应的场景类型(该上一次标注所述初步判定结果对应的场景类型，即最近一次标注的场景类型的上一次标注的场景类型)是否为预设的场景类型，若是，则不调整相机参数，若不是，则将当前相机参数调整为所述场景类型(即最近一次标注的场景类型)对应的场景参数。其中，预设的场景类型根据最近一次标注的场景类型确定。比如，假设风景场景类型对应的相机参数与海滩场景类型对应的相机参数相同，则在最近一次标注的场景类型为风景场景类型时，判断上一次标注的场景类型是否为海滩场景类型(根据风景场景类型确定出预设的场景类型为海滩场景类型)，若是，则不调整相机参数，若不是，则将当前相机参数调整为所述场景类型(即最近一次标注的场景类型)对应的场景参数。

可选地，为了减少频繁识别图像内容的场景所带来的资源消耗，在所述将所述初步判定结果对应的场景类型判定为真实场景类型之后，包括：

获取相机预览界面的第二当前时间以及得到上一次真实场景类型的判定结果的时间，所述上一次真实场景类型的判定结果为与获取的相机预览界面的第二当前时间距离最近的一次时间得到的判定结果。若所述相机预览界面的第二当前时间与得到上一次真实场景类型的判定结果的时间的差值小于第二预设差值阈值，判断所述终端设备的移动速度是否小于预设的速度阈值。若小于预设的速度阈值，将所述相机预览界面显示的图像内容对应的场景类型判定为与上一次真实场景类型的判定结果相同的场景类型。

其中，终端设备的移动速度可通过获取设置在该终端设备的加速度传感器的数据得到。

由于在实际情况中，当间隔时间较短(比如，在第二预设差值阈值为1秒时)且终端设备的移动速度较小时，相机预览界面的图像内容通常变化不大，此时，将上一次确定的场景类型判定为当前相机预览界面的图像内容的场景类型，可选地，标注确定的场景类型。当然，若第二当前时间与得到上一次真实场景类型的判定结果的时间的时间间隔较长(如在时间间隔大于或等于第二预设差值阈值时)，则返回步骤s11。

可选地，在所述将所述初步判定结果对应的场景类型判定为真实场景类型之后，包括：

获取相机预览界面的第三当前时间以及得到上一次真实场景类型的判定结果的时间，所述上一次真实场景类型的判定结果为与获取的相机预览界面的当前时间距离最近的一次时间得到的判定结果。若所述相机预览界面的第三当前时间与得到上一次真实场景类型的判定结果的时间的差值小于第二预设差值阈值，判断所述终端设备的移动距离是否小于预设的距离阈值。若小于预设的距离阈值，将所述相机预览界面显示的图像内容对应的场景类型判定为与上一次真实场景类型的判定结果相同的场景类型。

其中，终端设备的移动距离可通过计算该终端设备在两个相邻时间点的位置差确定。具体地，在终端设备上设置一个定位器，或内置定位功能，如内置全球定位系统(globalpositioningsystem，gps)确定该终端设备在任一个时间点的位置。

可选地，标注确定的场景类型。当然，若当前时间与得到上一次真实场景类型的时间的时间间隔较长(如在时间间隔大于或等于第二预设差值阈值时)，则返回步骤s11。

可选地，所述识别所述图像内容，得到场景类型的初步判定结果包括：

通过已训练的场景模型识别所述图像内容，根据所述已训练的场景模型的输出结果得到场景类型的初步判定结果。

具体地，预先通过深度学习训练卷积神经网络识别不同的场景类型，得到该不同场景类型对应的场景模型，通过卷积神经网络识别场景类型，能够保证98％以上的识别准确率。具体识别时，将待获取的图像内容输入已训练的场景模型，根据该场景模型的输出结果得到该图像内容对应的场景类型的初步判定结果。可选地，由于在识别获取的图像内容的场景类型时，需要逐个根据场景模型识别获取的图像内容，而用户在一段时间内拍摄的图像内容对应的场景类型通常是不变的，因此，可预先确定不同场景类型的优先级，再根据场景类型的优先级的高低识别获取的图像内容。例如，假设场景类型的优先级高低分别为人像、风景、海滩、蓝天、微距等，则在获取图像内容后，首先根据识别人像的场景模型识别该图像内容是否为人像，若不是，再根据识别风景的场景模型识别该图像内容是否为风景，其他依次类推。

可选地，所述识别所述图像内容，得到场景类型的初步判定结果包括：

获取预先确定的场景类型特征，根据所述预先确定的场景类型特征识别所述图像内容，得到场景类型的初步判定结果。具体地，预先对不同的场景类型确定该场景类型对应的场景类型特征，例如，对人像场景类型，其对应的场景类型特征包括：人脸特征、人体肤色特征等；对风景场景类型，其对应的场景类型特征包括：山体特征、河流特征等。当图像内容包括的特征与相应的场景类型特征匹配时，判定该图像内容的场景类型为该场景类型特征对应的场景类型。该步骤中，通过场景类型特征识别图像内容的场景类型，能够极大提高图像内容的识别速度。

实施例三：

图3示出了本申请实施例提供的一种场景识别装置的结构示意图，该场景识别装置可应用于终端设备中，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分：

该场景识别装置包括：图像内容获取单元31、图像内容识别单元32、焦距值获取单元33、场景类型初步判断单元34、场景类型确定单元35。其中：

图像内容获取单元31，用于获取终端设备的相机预览界面的图像内容。

其中，这里的终端设备包括手机、平板电脑、数码相机等设备；图像内容包括图像的像素值、亮度值等信息。

图像内容识别单元32，用于识别所述图像内容，得到场景类型的初步判定结果。

其中，本申请实施例的场景类型包括人像、风景、海滩、蓝天、微距等。场景类型的定义主要根据图像的前景和背景确定。

焦距值获取单元33，用于获取相机的焦距值，所述相机的焦距值为用于拍摄所述相机预览界面的图像内容所采用的焦距值。

场景类型初步判断单元34，用于判断所述焦距值是否大于预设的焦距值，所述预设的焦距值为用于拍摄所述初步判定结果对应的真实场景类型所采用的焦距值。

具体地，对预先定义的不同场景类型设置对应的焦距值，不同场景类型对应的焦距值可能相同也可能不同。

场景类型确定单元35，用于若大于预设的焦距值，将所述初步判定结果对应的场景类型判定为真实场景类型。

可选地，该场景识别装置还包括：

伪场景类型判定单元，用于若小于或等于预设的焦距值，判定所述图像内容的场景类型为伪场景类型。

本申请实施例中，由于能够根据图像内容自动识别该图像内容对应的场景类型，因此，无需用户手动选择场景类型，减少了用户操作步骤，并且，由于还通过比较拍摄相机预览界面的图像内容所采用的焦距值以及拍摄该图像内容对应的真实的场景类型所采用的焦距值，若前者较大，则判定相机预览界面的图像内容对应的场景类型为真实场景类型，因此，能够进一步识别出真实的场景类型以及伪场景类型，从而提高场景类型的判定结果的精确性。

实施例四：

图4示出了本申请实施例提供的另一种场景识别装置的结构示意图，在本申请实施例中，该场景识别装置除了包括：图像内容获取单元31、图像内容识别单元32、焦距值获取单元33、场景类型初步判断单元34、场景类型确定单元35之外，还包括结果输出单元36。

该结果输出单元36用于标注初步判定结果对应的场景类型。

具体地，为了便于用户知晓获取的图像内容对应的场景类型，将场景类型通过文字标注，显示在相机预览界面，或者，通过语音播报所述图像内容标注的场景类型。

可选地，为了减少频繁识别图像内容的场景类型所带来的资源消耗，该场景识别装置还包括：

场景参数调整单元，用于获取标注所述初步判定结果对应的场景类型的标注时间以及第一当前时间；若所述标注时间与所述第一当前时间的差值大于第一预设差值阈值，判断是否接收到场景类型更改指令，并在没有接收到场景类型更改指令后将当前相机参数调整为所述初步判定结果对应的场景类型对应的场景参数。

具体地，在标注初步判定结果对应的场景类型时，记录标注该场景类型的标注时间。获取第一当前时间，计算第一当前时间与所述标注时间的差值，判断计算的第一当前时间与所述输出时间的差值是否大于第一预设差值阈值，若是，判断是否接收到场景类型的更改指令，若没有接收到场景类型的更改指令，根据初步判定结果对应的场景类型调整当前相机参数。

当然，针对两种场景类型对应的相机参数都相同的情况，上述“并在没有接收到场景类型更改指令后将当前相机参数调整为所述初步判定结果对应的场景类型对应的场景参数”具体为：在没有接收到场景类型更改指令后，判断上一次标注所述初步判定结果对应的场景类型(该上一次标注所述初步判定结果对应的场景类型，即最近一次标注的场景类型的上一次标注的场景类型)是否为预设的场景类型，若是，则不调整相机参数，若不是，则将当前相机参数调整为所述场景类型(即最近一次标注的场景类型)对应的场景参数。其中，预设的场景类型根据最近一次标注的场景类型确定。

可选地，为了减少频繁识别图像内容的场景所带来的资源消耗，该场景识别装置还包括：

第一场景类型是否重判断单元，用于获取相机预览界面的第二当前时间以及得到上一次真实场景类型的判定结果的时间，所述上一次真实场景类型的判定结果为与获取的相机预览界面的第二当前时间距离最近的一次时间得到的判定结果。若所述相机预览界面的第二当前时间与得到上一次真实场景类型的判定结果的时间的差值小于第二预设差值阈值，判断所述终端设备的移动速度是否小于预设的速度阈值。若小于预设的速度阈值，将所述相机预览界面显示的图像内容对应的场景类型判定为与上一次真实场景类型的判定结果相同的场景类型。

其中，终端设备的移动速度可通过获取设置在该终端设备的加速度传感器的数据得到。

可选地，该场景识别装置还包括：

第二场景类型是否重判断单元，用于获取相机预览界面的第三当前时间以及得到上一次真实场景类型的判定结果的时间，所述上一次真实场景类型的判定结果为与获取的相机预览界面的第三当前时间距离最近的一次时间得到的判定结果。若所述相机预览界面的第三当前时间与得到上一次真实场景类型的判定结果的时间的差值小于第二预设差值阈值，判断所述终端设备的移动距离是否小于预设的距离阈值。若小于预设的距离阈值，将所述相机预览界面显示的图像内容对应的场景类型判定为与上一次真实场景类型的判定结果相同的场景类型。

其中，终端设备的移动距离可通过计算该终端设备在两个相邻时间点的位置差确定。具体地，在终端设备上设置一个定位器，或内置定位功能，如内置gps确定该终端设备在任一个时间点的位置。

可选地，通过结果输出单元36标注确定的场景类型。当然，若第三当前时间与得到上一次真实场景类型的时间的时间间隔较长(如在时间间隔大于或等于第二预设差值阈值时)，则返回图像内容获取单元31。

可选地，本申请实施例的图像内容识别单元32包括：

场景模型识别模块，用于通过已训练的场景模型识别所述图像内容，根据所述已训练的场景模型的输出结果得到场景类型的初步判定结果。

具体地，预先通过深度学习训练卷积神经网络识别不同的场景类型，得到该不同场景类型对应的场景模型。

可选地，由于在识别获取的图像内容的场景类型时，需要逐个根据场景模型识别获取的图像内容，而用户在一段时间内拍摄的图像内容对应的场景类型通常是不变的，因此，可预先确定不同场景类型的优先级，再根据场景类型的优先级的高低识别获取的图像内容。

可选地，本申请实施例的图像内容识别单元32包括：

场景类型特征匹配模块，用于获取预先确定的场景类型特征，根据所述预先确定的场景类型特征识别所述图像内容，得到场景类型的初步判定结果。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

实施例五：

图5是本申请一实施例提供的终端设备的示意图。如图5所示，该实施例的终端设备5包括：处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机程序52。所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各个场景识别方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤s11至s15。或者，所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示模块21至25的功能。

示例性的，所述计算机程序52可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器51中，并由所述处理器50执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序52在所述终端设备5中的执行过程。例如，所述计算机程序52可以被分割成图像内容获取单元、图像内容识别单元、焦距值获取单元、场景类型初步判断单元、场景类型确定单元，各单元具体功能如下：

图像内容获取单元，用于获取终端设备的相机预览界面的图像内容；

图像内容识别单元，用于识别所述图像内容，得到场景类型的初步判定结果；

焦距值获取单元，用于获取相机的焦距值，所述相机的焦距值为用于拍摄所述相机预览界面的图像内容所采用的焦距值；

场景类型初步判断单元，用于判断所述焦距值是否大于预设的焦距值，所述预设的焦距值为用于拍摄所述初步判定结果对应的真实场景类型所采用的焦距值；

场景类型确定单元，用于若大于预设的焦距值，将所述初步判定结果对应的场景类型判定为真实场景类型。

所述终端设备5可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器50、存储器51。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是终端设备5的示例，并不构成对终端设备5的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器50可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器51可以是所述终端设备5的内部存储单元，例如终端设备5的硬盘或内存。所述存储器51也可以是所述终端设备5的外部存储设备，例如所述终端设备5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器51还可以既包括所述终端设备5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。