本申请涉及仿生评价，具体地涉及一种用于确定产品造型仿生相似度的方法、装置及存储介质。
背景技术：
1、产品仿生设计是设计师运用自然界中的生物作为仿生对象，并结合设计法则，将生物特征融入产品造型中的一种重要方法。这种设计方法赋予了产品以情感，设计出来的产品能够呈现出更加独特、创新和吸引人的造型，能提升其市场竞争力和消费者的满意度。其中，仿生评价是仿生设计中重要的一环，能为设计师提供了更科学、合理的决策依据，在评估仿生设计的可行性、指导设计方向、优化设计结果和确保产品质量和可持续性等方面具有重要意义。
2、目前，产品仿生相似性评价往往依赖人工参与，而不同的评价人员有不同的评估标准和主观偏好，这容易导致产品仿生相似性的评价结果的可靠性较低。若需获得更可靠的数据，则需要聘用大量的评价人员，所需的人工成本过高。且，在仿生产品的数量过大时，通过人工评价产品仿生相似性所需的时间较长，容易导致产品仿生相似性评价的效率较低。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的是提供一种用于确定产品造型仿生相似度的方法、装置及存储介质，用以解决现有技术中产品仿生相似性评价不合理的问题。
2、为了实现上述目的，本申请第一方面提供一种用于确定产品造型仿生相似度的方法，包括：
3、获取多个产品仿生图像集，每个产品仿生图像集包括以任意一种仿生生物为仿生标准的多张产品仿生图像；
4、针对每个产品仿生图像集，对产品仿生图像集中的每张产品仿生图像进行预处理，以得到预处理后的产品仿生图像集；
5、将每个预处理后的产品仿生图像集输入至与仿生生物对应的产品仿生评价模型，以通过产品仿生评价模型输出与每个预处理后的产品仿生图像集对应的仿生指数，其中，仿生指数是指将每个预处理后的产品仿生图像集中的产品识别为仿生生物的概率；
6、基于与每个预处理后的产品仿生图像集对应的仿生指数确定每个预处理后的产品仿生图像集中产品的产品造型仿生相似度。
7、在本申请实施例中，方法还包括：获取多个预设仿生相似度，并根据与每个预设仿生相似度对应的预设图像分布位置构建可视化评价图；根据每个预处理后的产品仿生图像集中产品的产品造型仿生相似度确定每个预处理后的产品仿生图像集在可视化评价图中的图像分布位置；基于可视化评价图和图像分布位置生成与多个产品仿生图像集对应的产品仿生评价图；其中，图像分布位置距离产品仿生评价图的聚集中心越近，对应的预处理后的产品仿生图像集的产品造型仿生相似度越高。
8、在本申请实施例中，方法还包括：根据每个预处理后的产品仿生图像集中产品的产品造型仿生相似度确定每个预处理后的产品仿生图像集中产品的仿生价值；将最大的仿生价值所对应的产品仿生图像集确定为针对产品的最佳仿生方案。
9、在本申请实施例中，方法还包括：获取生物数据集和产品数据集，生物数据集包括仿生生物的多张生物图像，产品数据集包括产品的多张产品图像；分别对生物数据集和产品数据集进行预处理，以得到预处理后的生物数据集和预处理后的产品数据集；将预处理后的生物数据集和预处理后的产品数据集分别输入至图像识别模型，以使图像识别模型分别输出针对每张预处理后的生物图像的第一正类预测概率和针对每张预处理后的产品图像第二正类预测概率；根据全部的第一正类预测概率和全部的第二正类预测概率确定与图像识别模型对应的损失函数的损失值；确定图像识别模型的训练次数，并基于损失值和/或训练次数确定图像识别模型的训练完成度；在训练完成度达到预设完成度的情况下，将达到预设完成度的图像识别模型确定与仿生生物对应的产品仿生评价模型。
10、在本申请实施例中，损失值通过公式(1)确定：
11、
12、其中，loss是指与图像识别模型对应的损失函数的损失值，n是指输入图像识别模型的数据集的总数量，i是指预处理后的生物数据集中的任意一张预处理后的生物图像或预处理后的产品数据集中的任意一张预处理后的产品图像，yi是指预处理后的生物图像或预处理后的产品图像的标签值，pi是指识别预处理后的生物图像时的识别结果为对应生物的预测概率，或识别预处理后的产品图像时的识别结果为对应产品的预测概率。
13、在本申请实施例中，方法还包括：在训练完成度未达到预设完成度的情况下，回到将预处理后的生物数据集和预处理后的产品数据集分别输入至图像识别模型的步骤，重新确定损失函数的损失值和图像识别模型的训练次数，直至训练完成度达到预设完成度。
14、在本申请实施例中，基于损失值和/或训练次数确定图像识别模型的训练完成度包括：在损失值达到预设数值和/或训练次数达到预设次数的情况下，确定图像识别模型的训练完成度达到预设完成度。
15、在本申请实施例中，产品仿生评价模型为s-vgg模型，s-vgg模型的每个卷积层后添加有bn层和dropout层。
16、本申请第二方面提供一种用于确定产品造型仿生相似度的装置，包括：
17、存储器，被配置成存储指令；以及
18、处理器，被配置成从存储器调用指令以及在执行指令时能够实现上述的用于确定产品造型仿生相似度的方法。
19、本申请第三方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令在被处理器执行时使得处理器被配置成执行上述的用于确定产品造型仿生相似度的方法。
20、通过上述技术方案，基于产品仿生评价模型对产品仿生图像集中的产品进行仿生相似性评价以得到产品造型仿生相似度，降低确定产品造型仿生相似度所需的人工成本，大幅度提高确定产品造型仿生相似度的效率，能够避免由于人为主观或片面而造成产品造型仿生相似度可靠性低，使得确定产品造型仿生相似度更为合理。
21、本申请实施例的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
1.一种用于确定产品造型仿生相似度的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于确定产品造型仿生相似度的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的用于确定产品造型仿生相似度的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的用于确定产品造型仿生相似度的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的用于确定产品造型仿生相似度的方法，其特征在于，所述损失值通过公式(1)确定：
6.根据权利要求4所述的用于确定产品造型仿生相似度的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求4所述的用于确定产品造型仿生相似度的方法，其特征在于，所述基于所述损失值和/或所述训练次数确定所述图像识别模型的训练完成度包括：
8.根据权利要求1至7中任一项所述的用于确定产品造型仿生相似度的方法，其特征在于，所述产品仿生评价模型为s-vgg模型，所述s-vgg模型的每个卷积层后添加有bn层和dropout层。
9.一种用于确定产品造型仿生相似度的装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种机器可读存储介质，其特征在于，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行根据权利要求1至8中任一项所述的用于确定产品造型仿生相似度的方法。
