(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 202210708207.9 (22)申请日 2022.06.22 (71)申请人 阿里巴巴达摩院 （杭州） 科技有限公 司 地址 310023 浙江省杭州市余杭区五常街 道文一西路969号3幢5层516室 (72)发明人 刘俊龙　沈旭　黄建强　 (74)专利代理 机构 北京博浩百 睿知识产权代理 有限责任公司 1 1134 专利代理师 谢湘宁 (51)Int.Cl. G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 数据处理方法、 装置及计算机可读存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种数据处理方法、 装置及计 算机可读存储介质。 该方法包括： 获取目标图像 在第一数据源中的数据； 基于第一数据源中的数 据， 提取目标图像的多个第一目标特征； 分别基 于多个第一目标特征， 确定目标图像属于预定类 型的多个第一初始概率； 基于多个第一初始概 率， 确定目标图像属于预定类型的第一目标概 率， 并基于第一目标概率确定目标图像的分类结 果。 本发明提出的图像分类方法， 解决了在相关 技术中对目标图像进行分类时， 存在鲁棒性低的 技术问题， 通过将分类结果渲染到AR/VR显示设 备， 本发明还可应用于虚拟现实领域。 权利要求书3页 说明书24页 附图7页 CN 114782781 A 2022.07.22 CN 114782781 A 1.一种数据处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标图像在第一数据源中的数据； 基于所述第一数据源中的数据， 提取 所述目标图像的多个第一目标 特征； 分别基于所述多个第 一目标特征， 确定所述目标图像属于预定类型的多个第 一初始概 率； 基于所述多个第一初始概率， 确定所述目标图像属于所述预定类型的第一目标概率， 并基于所述第一目标概 率确定所述目标图像的分类结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第 一目标概率确定所述目标 图像的分类结果， 包括： 判断所述第一目标概 率是否超过 预定概率阈值； 在判断结果 为是的情况 下， 基于所述第一目标概 率确定所述目标图像的分类结果。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 在判断结果为否的情况下， 基于所述第一数据源中的数据， 提取所述目标图像的其它 特征， 并基于所述其它特征确定所述目标图像属于所述预定类型的其它概率， 其中， 所述其 它特征为基于所述第一数据源中的数据提取的特征中， 除所述多个第一目标特征之外的特 征； 基于所述第一目标概 率和所述 其它概率， 确定所述目标图像的分类结果。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第 一目标概率和所述其它概 率， 确定所述目标图像的分类结果， 包括： 基于所述第 一目标概率和所述其它概率， 确定所述目标图像属于所述预定类型的融合 概率； 基于所述融合 概率和预定概 率阈值， 确定所述目标图像的分类结果。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述多个第一初始概率， 确定所 述目标图像属于所述预定类型的第一目标概 率， 包括： 基于所述多个第 一初始概率， 采用贝叶斯法则以及所述多个第 一初始概率间相互独立 的条件， 确定所述目标图像属于所述预定类型的第一目标概 率。 6.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 在判断结果为否的情况下， 获取所述目标图像属于所述预定类型的第二目标概率， 其 中， 所述第二 目标概率为基于所述 目标图像在第二数据源中的数据获得的概率， 所述第二 数据源为与所述第一数据源不同的数据源； 基于所述第一目标概 率和所述第二目标概 率， 确定所述目标图像的分类结果。 7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第一目标概率 确定所述目标图像的分类结果， 包括： 在所述预定类型为多个不同的类型的情况下， 对所述多个不同的类型分别对应的第 一 目标概率进行比较； 确定所述多个不同的类型分别对应的第一目标概率中最大概率对应的类型为所述目 标图像所属的类型。 8.一种数据处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标对象在第一数据源中的数据；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114782781 A 2基于所述第一数据源中的数据， 提取 所述目标对象的多个第一目标 特征； 分别基于所述多个第 一目标特征， 确定所述目标对象属于预定类型的多个第 一初始概 率； 基于所述多个第一初始概率， 确定所述目标对象属于所述预定类型的第一目标概率， 并基于所述第一目标概 率确定所述目标对象的分类结果。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第 一目标概率确定所述目标 对象的分类结果， 包括： 判断所述第一目标概 率是否超过 预定概率阈值； 在判断结果 为是的情况 下， 基于所述第一目标概 率确定所述目标对象的分类结果； 在判断结果为否的情况下， 基于所述第一数据源中的数据， 提取所述目标对象的其它 特征， 并基于所述其它特征确定所述目标对象属于所述预定类型的其它概率， 其中， 所述其 它特征为基于所述第一数据源中的数据提取的特征中， 除所述多个第一目标特征之外的特 征； 基于所述第一目标概 率和所述 其它概率， 确定所述目标对象的分类结果。 10.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第一目标概率确定所述目 标对象的分类结果， 包括： 判断所述第一目标概 率是否超过 预定概率阈值； 在判断结果 为是的情况 下， 基于所述第一目标概 率确定所述目标对象的分类结果； 在判断结果为否的情况下， 获取所述目标对象属于所述预定类型的第二目标概率， 其 中， 所述第二 目标概率为基于所述 目标对象在第二数据源中的数据获得的概率， 所述第二 数据源为与所述第一数据源不同的数据源； 基于所述第一目标概 率和所述第二目标概 率， 确定所述目标对象的分类结果。 11.一种数据处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标视频在第一数据源中的数据； 基于所述第一数据源中的数据， 提取 所述目标视频的多个第一目标 特征； 分别基于所述多个第 一目标特征， 确定所述目标视频属于预定类型的多个第 一初始概 率， 其中， 所述预定类型包括与所述目标视频对应的视频类型； 基于所述多个第一初始概率， 确定所述目标视频属于所述预定类型的第一目标概率， 并基于所述第一目标概 率确定所述目标视频的分类结果。 12.一种数据处 理方法， 其特 征在于， 包括： 在交互界面上显示数据接收控 件； 响应于对所述数据接收控 件的操作， 获取目标图像在第一数据源中的数据； 在所述交 互界面上接收分类指令； 响应于所述分类指令， 在所述交互界面上显示所述目标图像的分类结果， 其中， 所述分 类结果基于所述目标图像属于预定类型的第一目标概率确定， 所述第一目标概率基于所述 目标图像属于所述预定类型的多个第一初始 概率确定， 所述多个第一初始 概率基于所述目 标图像的多个第一目标特征确定， 所述多个第一目标特征基于所述第一数据源中的数据提 取得到。 13.一种数据处 理方法， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114782781 A 3