[發明專利]數據處理方法、裝置、存儲介質和處理器

在審

• 申請號: 202010214458.2
• 申請日: 2020-03-24
• 公開（公告）號: CN113449545A
• 公開（公告）日: 2021-09-28
• 發明（設計）人: 陳均炫;謝賢海;蔡思佳;范托;鄧兵
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06K9/32;G06N3/04;G08B21/18
• 代理公司: 北京博浩百睿知識產權代理有限責任公司 11134
• 代理人: 謝湘寧;張文華

1.一種數據處理方法，其特征在于，包括：

獲取目標對象的目標標識圖像，其中，所述目標標識圖像包括無法正常顯示內容的異常圖像區域；

確定所述目標對象的目標標識的當前狀態；

確定與所述當前狀態對應的神經網絡模型，其中，所述神經網絡模型為通過標識圖像樣本和對應的識別結果進行訓練得到；

通過所述神經網絡模型對所述異常圖像區域進行識別，得到第一識別結果，其中，所述第一識別結果包括所述異常圖像區域內識別出的內容信息；

輸出所述第一識別結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述異常圖像區域包括所述目標標識的被遮擋部分的區域，

確定所述目標對象的目標標識的當前狀態，包括：確定所述目標標識當前處于遮擋狀態；

確定與所述當前狀態對應的神經網絡模型，包括：確定與所述遮擋狀態對應的第一神經網絡模型，其中，所述第一神經網絡模型為通過每個標識處于所述遮擋狀態的所述標識圖像樣本和每個所述標識對應的異常圖像區域無法正常顯示內容的原因信息訓練得到。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，通過神經網絡模型對所述異常圖像區域進行識別，得到第一識別結果，包括：

通過所述第一神經網絡模型對所述異常圖像區域進行識別，得到所述異常圖像區域無法正常顯示內容的原因信息，其中，所述內容信息包括所述原因信息。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，通過所述第一神經網絡模型對所述異常圖像區域進行識別，得到所述異常圖像區域無法正常顯示內容的原因信息，包括：

通過所述第一神經網絡模型對所述異常圖像區域進行識別，得到第一數值，其中，所述第一數值用于指示所述目標標識由遮擋對象故意遮擋的可能性；

在所述第一數值大于第一閾值的情況下，確定所述原因信息為所述目標標識由所述遮擋對象故意遮擋的結果；

在所述第一數值不大于所述第一閾值的情況下，確定所述原因信息為所述目標標識由所述遮擋對象非故意遮擋的結果。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，通過所述第一神經網絡模型對所述異常圖像區域進行識別，得到所述異常圖像區域無法正常顯示內容的原因信息，包括：

通過所述第一神經網絡模型對所述異常圖像區域進行識別，得到第二數值，其中，所述第二數值用于指示所述目標標識由遮擋對象非故意遮擋的可能性；

在所述第二數值大于第二閾值的情況下，確定所述原因信息為所述目標標識由所述遮擋對象非故意遮擋的結果；

在所述第二數值不大于所述第二閾值的情況下，確定所述原因信息為所述目標標識由所述遮擋對象故意遮擋的結果。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

在所述原因信息為所述目標標識由遮擋對象故意遮擋的結果的情況下，輸出提示信息。

7.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

響應標注操作指令，對所述目標標識圖像進行標注，得到第二識別結果，其中，所述第二識別結果包括標注的所述異常圖像區域無法正常顯示內容的原因信息；

通過所述目標標識圖像和所述第二識別結果調整所述第一神經網絡模型的第一模型參數。

8.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在確定與所述遮擋狀態對應的第一神經網絡模型之前，所述方法還包括：

獲取由遮擋對象非故意遮擋的多個標識圖像，并將所述多個標識圖像確定為所述標識圖像樣本；

獲取所述多個標識圖像中的每個所述標識圖像的識別結果，其中，所述識別結果用于指示對應的所述標識由所述遮擋對象故意遮擋；

通過所述標識圖像樣本和每個所述標識圖像的識別結果對第一子神經網絡模型進行訓練，得到所述第一神經網絡模型。