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[發(fā)明專利]圖像檢測(cè)方法及系統(tǒng)有效

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201810439250.3 申請(qǐng)日: 2018-05-09
公開(公告)號(hào): CN108629319B 公開(公告)日: 2020-01-07
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 傅天曉 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 北京嘀嘀無(wú)限科技發(fā)展有限公司
主分類號(hào): G06K9/00 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62
代理公司: 11256 北京市金杜律師事務(wù)所 代理人: 王茂華
地址: 100193 北京*** 國(guó)省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 人像圖像 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 圖像檢測(cè) 目標(biāo)分割 目標(biāo)檢測(cè) 計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì) 采集 輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖像檢測(cè)系統(tǒng) 計(jì)算機(jī)設(shè)備 采集裝置 接收?qǐng)D像 模型獲取 模型檢測(cè) 目標(biāo)對(duì)象 屬性信息 圖像識(shí)別 移動(dòng)應(yīng)用 預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn) 自動(dòng)識(shí)別 便利性 檢測(cè) 應(yīng)用
【權(quán)利要求書】:

1.一種圖像檢測(cè)方法,其特征在于,包括:

接收?qǐng)D像采集裝置采集的人像圖像;

將所述人像圖像輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括目標(biāo)分割模型和/或目標(biāo)檢測(cè)模型;

當(dāng)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括所述目標(biāo)分割模型時(shí),利用所述目標(biāo)分割模型獲取所述人像圖像中的特定區(qū)域的屬性信息,所述屬性信息包括顏色和紋理;和/或

當(dāng)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括所述目標(biāo)檢測(cè)模型時(shí),利用所述目標(biāo)檢測(cè)模型檢測(cè)所述人像圖像中是否存在目標(biāo)對(duì)象以實(shí)現(xiàn)對(duì)具體物體有無(wú)的檢測(cè),其中所述目標(biāo)對(duì)象根據(jù)檢測(cè)需求而被劃分為標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)對(duì)象和標(biāo)準(zhǔn)外對(duì)象,所述標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)對(duì)象對(duì)應(yīng)于規(guī)定必須存在的物體,所述標(biāo)準(zhǔn)外對(duì)象對(duì)應(yīng)于規(guī)定不可存在的物體;及

判斷所述人像圖像是否滿足預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像檢測(cè)方法,其特征在于,所述利用所述目標(biāo)分割模型獲取所述人像圖像中的特定區(qū)域的屬性信息的操作具體包括:

分割所述人像圖像,得到背景區(qū)域和多個(gè)人像區(qū)域;

獲取特定的所述人像區(qū)域的屬性信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像檢測(cè)方法,其特征在于,當(dāng)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括所述目標(biāo)分割模型和所述目標(biāo)檢測(cè)模型時(shí),所述利用所述目標(biāo)檢測(cè)模型檢測(cè)所述人像圖像中是否存在目標(biāo)對(duì)象的操作具體包括:

從多個(gè)所述人像區(qū)域中選擇部分所述人像區(qū)域作為候選區(qū)域;

檢測(cè)所述候選區(qū)域中是否存在所述目標(biāo)對(duì)象。

4.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的圖像檢測(cè)方法,其特征在于,所述利用所述目標(biāo)檢測(cè)模型檢測(cè)所述人像圖像中是否存在目標(biāo)對(duì)象的操作具體包括:

在所述人像圖像中確定多個(gè)候選框;

提取每個(gè)所述候選框中的像素點(diǎn)的圖像特征;

調(diào)用分類器對(duì)全部所述圖像特征進(jìn)行分類,以判定所述候選框中的全部所述圖像特征是否屬于同一類別,一個(gè)所述類別對(duì)應(yīng)一種所述目標(biāo)對(duì)象;

根據(jù)所述分類器的處理結(jié)果調(diào)整所述候選框。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的圖像檢測(cè)方法,其特征在于,當(dāng)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括所述目標(biāo)檢測(cè)模型時(shí),在所述接收?qǐng)D像采集裝置采集的人像圖像的步驟之前,還包括:

將多個(gè)帶標(biāo)記的訓(xùn)練樣本圖像輸入所述目標(biāo)檢測(cè)模型中,所述標(biāo)記用于標(biāo)注相應(yīng)的所述訓(xùn)練樣本圖像中的物體的所述類別;

在所述訓(xùn)練樣本圖像中確定多個(gè)所述候選框;

提取每個(gè)所述候選框中的像素點(diǎn)的所述圖像特征;

調(diào)用所述分類器識(shí)別所述訓(xùn)練樣本圖像中的所述圖像特征,并關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)所述圖像特征和所述標(biāo)記。

6.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的圖像檢測(cè)方法,其特征在于,在所述判斷所述人像圖像是否滿足預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)的操作之后,還包括:

當(dāng)所述人像圖像滿足所述預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)時(shí),輸出合格信息;

當(dāng)所述人像圖像中存在不滿足所述預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)的不合格內(nèi)容時(shí),輸出不合格信息和所述不合格內(nèi)容。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的圖像檢測(cè)方法,其特征在于,

所述目標(biāo)對(duì)象包括標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)對(duì)象和/或標(biāo)準(zhǔn)外對(duì)象;

所述預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)包括對(duì)所述特定區(qū)域的所述屬性信息的要求和/或存在所述標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)對(duì)象和/或不存在所述標(biāo)準(zhǔn)外對(duì)象;

所述不合格內(nèi)容包括不滿足所述預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)的所述特定區(qū)域的所述屬性信息和/或不存在的所述標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)對(duì)象和/或存在的所述標(biāo)準(zhǔn)外對(duì)象。

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說(shuō)明:

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