[發明專利]一種物品識別處理方法和裝置

在審

• 申請號: 202210195574.3
• 申請日: 2022-03-01
• 公開（公告）號: CN114581803A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 盛捷來
• 申請（專利權）人: 北京京東振世信息技術有限公司
• 主分類號: G06V20/20
• 分類號: G06V20/20;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/764
• 代理公司: 中原信達知識產權代理有限責任公司 11219
• 代理人: 郝紅玉;張春曉

本發明公開了一種物品識別處理方法和裝置，涉及計算機技術領域。該方法的一具體實施方式包括：從目標圖像中檢測出包含包裹的圖片，提取圖片的圖片特征；將圖片特征分別輸入到多個弱分類器中進行目標物品識別，得到每個弱分類器的識別結果；其中，一個弱分類器僅識別一個類別的目標物品；響應于至少一個弱分類器的識別結果為預設值，確定包裹中存在目標物品。該實施方式使用多個弱分類器綜合輔助目標物品識別，因而對包裹內出現多種物品的情況，能夠充分、準確地識別每一類目標物品是否出現，以此提高識別效率、提升識別準確率。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種物品識別處理方法和裝置。

背景技術

在航空/地鐵等交通點、倉庫分揀/倉儲物流等運輸點，需對貨運物品或托運物品進行安全檢查。安檢機識別是用于安防的重要計算機視覺技術，通過安檢機X光對物品進行不開箱的安全檢查。使用視頻數據(視覺技術)自主輔導安檢人員進行識別。

現有安檢機圖像識別技術已較為成熟，如目標檢測、圖像分割等，直接在圖像中尋找有無目標物品。在實現本發明的過程中，發明人發現現有技術至少存在如下問題：

1)當包裹包括多個物品時，如填充物、附贈物品等，若仍采用現有目標檢測和簡單的直接分類方式，難以對所有物品的類別進行準確分類，尤其識別到多個相近概率時，最終導致判斷效果不理想。

2)不同業務場景設置的目標物品類別不同，如航空和火車，此時需添加或減少目標物品類別，然后再重新打標、訓練整體模型，人工成本高，存在重復計算消耗問題。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供一種物品識別處理方法和裝置，至少能夠解決現有識別效率和準確率低、針對不同業務場景需重新構建模型的現象。

為實現上述目的，根據本發明實施例的一個方面，提供了一種物品識別處理方法，包括：

從目標圖像中檢測出包含包裹的圖片，提取所述圖片的圖片特征；

將所述圖片特征分別輸入到多個弱分類器中進行目標物品識別，得到每個弱分類器的識別結果；其中，一個弱分類器僅識別一個類別的目標物品；

響應于至少一個弱分類器的識別結果為預設值，確定所述包裹中存在目標物品。

可選的，所述從目標圖像中檢測出包含包裹的圖片，還包括：

若所述目標圖像中的多個包裹之間存在遮擋關系或包含關系，則計算遮擋區域或包含區域的面積；

響應于所述面積未超出預設面積閾值，對所述多個包裹所處區域進行拆分，得到每個包裹的圖片，以單獨對每個包裹進行物品識別；或

響應于所述面積超出所述預設面積閾值，得到包含所述多個包裹的圖片，以同時對所述多個包裹進行物品識別。

可選的，在將所述圖片特征分別輸入到多個弱分類器中進行目標物品識別之前，還包括：

確定與當前識別場景對應的物品類別，從弱分類器集中篩選出與每個物品類別對應的弱分類器。

可選的，在所述從目標圖像中檢測出包含包裹的圖片之前，還包括：

獲取包含單個包裹的圖片，接收對每個圖片中的物品進行類別打標操作；

確定打標目標類別的圖片，將所確定的圖片分為第一組，剩余未打標所述目標類別的圖片分為第二組；

提取每個圖片的圖片特征，將所述第一組的圖片和每個圖片的圖片特征、所述第二組的圖片和每個圖片的圖片特征，輸入到與所述目標類別對應的目標弱分類器中進行訓練，得到訓練后的目標弱分類器；其中，所述目標弱分類器用于識別所述目標類別的目標物品。

為實現上述目的，根據本發明實施例的另一方面，提供了一種物品識別處理裝置，包括：