离散物体的分类方法、装置、设备及计算机存储介质

摘要

本公开涉及离散物体的分类方法、装置、设备及计算机存储介质，方法包括采集离散物体的第一图像，采用胶囊网络和频域分解方式分别对第一图像处理，并将分别得到胶囊张量和频域张量进行融合，继而得到张量融合数据；根据张量融合数据，从预设类别中确定第一图像对应的离散物体的类别；本公开通过频域分解得到离散物体图像中频域特征信息的频域张量，以及通过胶囊网络提取离散物体图像中的基本特征得到胶囊张量，通过将两种张量融合对离散物体进行更加准确的识别，继而实现准确分类，能够有效解决现有卷积神经网络对实体特征识别能力薄弱的问题，适用于离散物体的数字图像细粒度分类识别，保证识别正确率。