[發明專利]雜物檢測方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110434055.3
• 申請日: 2021-04-22
• 公開（公告）號: CN113191235A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 徐夢佳;李斯;趙齊輝
• 申請（專利權）人: 上海東普信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海泰能知識產權代理事務所(普通合伙) 31233
• 代理人: 錢文斌;宋纓

本發明涉及一種雜物檢測方法、裝置、設備及存儲介質，其中，方法包括：獲取多張帶有做件臺的圖片；對所述多張帶有做件臺的圖片進行目標標注，得到多個訓練圖像數據；將所述多個訓練圖像數據輸入至目標檢測網絡中進行訓練，建立檢測模型，其中，所述目標檢測網絡為yolov3?spp模型，包括RepVGG層、空間金字塔池化層和輸出層；獲取待檢測的監控視頻，并將所述監控視頻輸入至所述檢測模型，得到檢測結果。本發明能夠避免操作環境的臟亂給快遞帶來的影響。

技術領域

本發明涉及圖像識別處理技術領域，特別是涉及一種雜物檢測方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

為了更好地服務客戶，快件準確、安全、無損的送到客戶手中，分撥運作需要趨向于規范，工作環境需要整潔。但是也存在個別分撥中心工作環境臟亂，不符合公司的6s規定，因此有必要充分利用攝像頭信息去分析做件臺整潔情況。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種雜物檢測方法、裝置、設備及存儲介質，能夠避免操作環境的臟亂給快遞帶來的影響。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：提供一種雜物檢測方法，包括以下步驟：

獲取多張帶有做件臺的圖片；

對所述多張帶有做件臺的圖片進行目標標注，得到多個訓練圖像數據；

將所述多個訓練圖像數據輸入至目標檢測網絡中進行訓練，建立檢測模型，其中，所述目標檢測網絡為yolov3-spp模型，包括RepVGG層、空間金字塔池化層和輸出層；

獲取待檢測的監控視頻，并將所述監控視頻輸入至所述檢測模型，得到檢測結果。

所述對所述多張帶有做件臺的圖片進行目標標注包括：

調用圖片標注工具，對所述帶有做件臺的圖片中的雜物進行選取，并完成標注，得到訓練圖像數據。

所述將所述多個訓練圖像數據輸入至目標檢測網絡中進行訓練，建立檢測模型包括：

將所述訓練圖像數據輸入至所述RepVGG層進行特征提取，得到第一特征圖；

將所述第一特征圖輸入至所述空間金字塔池化層進行池化處理，得到第二特征圖；

將所述第一特征圖和第二特征圖輸入至所述輸出層得到多個檢測框；

調用損失函數計算所述檢測框的位置的回歸損失，并根據回歸損失對所述yolov3-spp模型的參數進行調整，直至所述yolov3-spp模型收斂，得到檢測模型。

在訓練時，所述RepVGG層包括多個依次連接的RepVGG區塊，每個RepVGG區塊均包括依次相連的3x3卷積層和ReLU層，所述3x3卷積層設置有平行的1x1卷積分支和/或恒等映射分支；在訓練完成后得到的檢測模型中，將RepVGG區塊中的所述1x1卷積分支和所述恒等映射分支分別與所述3x3卷積層進行融合，得到3x3卷積單元。

所述將RepVGG區塊中的所述1x1卷積分支和恒等映射分支與所述3x3卷積層進行融合包括：

將所述1x1卷積分支填充成3x3卷積的形式，得到第一融合單元；

將恒等映射分支等效成1x1卷積的形式，將等效后的1x1卷積的形式填充成3x3卷積的形式，得到第二融合單元；

將所述第一融合單元、所述第二融合單元與所述3x3卷積層相加。

所述將所述第二特征圖輸入至所述輸出層得到多個檢測框后還包括：

計算所述多個檢測框中重疊的檢測框的置信度；

選擇置信度最高的檢測框作為建議框進行處理，得到新的置信度得分，將置信度得分最高的檢測框進行保存；