[發明專利]圖像差異檢測方法、裝置、設備、存儲介質和程序產品

在審

• 申請號: 202310239944.3
• 申請日: 2023-03-06
• 公開（公告）號: CN116229271A
• 公開（公告）日: 2023-06-06
• 發明（設計）人: 馮如;楊曉誠;王娜;張宏韜
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/048;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/08
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 唐敏

1.一種圖像差異檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

通過差異感知模型的特征編碼網絡，提取第一待檢測圖像對應的第一全局局部特征，以及第二待檢測圖像對應的第二全局局部特征；其中，所述第一待檢測圖像和所述第二待檢測圖像為不同時刻對同一區域采集的圖像；

對所述第一全局局部特征和所述第二全局局部特征進行差異感知處理，確定所述第一待檢測圖像和所述第二待檢測圖像之間的差異感知特征；

通過所述差異感知模型的特征解碼網絡，對所述差異感知特征進行解碼處理，得到所述第一待檢測圖像和所述第二待檢測圖像之間的目標差異區域。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征編碼網絡包括至少兩個首尾連接的子編碼網絡；所述通過差異感知模型的特征編碼網絡，提取第一待檢測圖像對應的第一全局局部特征，以及第二待檢測圖像對應的第二全局局部特征，包括：

通過每一子編碼網絡對該子編碼網絡的輸入數據進行編碼處理，得到該子編碼網絡對第一待檢測圖像提取的第一全局局部特征，以及對第二待檢測圖像提取的第二全局局部特征；

其中，首個子編碼網絡的輸入數據為所述第一待檢測圖像和所述第二待檢測圖像；其他每一子編碼網絡的輸入數據為該子編碼網絡的上一子編碼網絡輸出的第一全局局部特征和第二全局局部特征。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述每一子編碼網絡包括：全局特征編碼網絡、局部特征編碼網絡和特征融合網絡；所述通過每一子編碼網絡對該子編碼網絡的輸入數據進行編碼處理，得到該子編碼網絡對第一待檢測圖像提取的第一全局局部特征，包括：

通過每一子編碼網絡的全局特征編碼網絡對該子編碼網絡的輸入數據進行解析處理，得到該子編碼網絡對應的第一全局特征；

通過該子編碼網絡的局部特征編碼網絡對該子編碼網絡的輸入數據進行解析處理，得到該子編碼網絡對應的第一局部特征；

通過該子編碼網絡的特征融合網絡，對該子編碼網絡對應的第一全局特征和第一局部特征進行融合處理，得到該子編碼網絡對第一待檢測圖像提取的第一全局局部特征。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述通過每一子編碼網絡的全局特征編碼網絡對該子編碼網絡的輸入數據進行解析處理，得到該子編碼網絡對應的第一全局特征，包括：

通過每一子編碼網絡的全局特征編碼網絡，基于通道注意力機制和空間注意力機制，對該子編碼網絡的輸入數據進行解析處理，得到該子編碼網絡對應的第一全局特征。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述差異感知模型還包括：差異感知網絡；所述差異感知網絡包括至少兩個首尾連接的子差異感知網絡，且各子差異感知網絡與特征編碼網絡中的各子編碼網絡一一對應；

相應的，對所述第一全局局部特征和所述第二全局局部特征進行差異感知處理，確定所述第一待檢測圖像和所述第二待檢測圖像之間的差異感知特征，包括：

通過每一子差異感知網絡，根據該子差異感知網絡對應的輸入數據，確定子差異特征；

將最后一個子差異感知網絡確定的子差異特征，與最后一個子差異感知網絡對應的子編碼網絡提取的第一全局局部特征和第二全局局部特征進行融合，得到所述第一待檢測圖像和所述第二待檢測圖像之間的差異感知特征；

其中，首個子差異感知網絡的輸入數據為首個子編碼網絡的輸入數據，以及首個子編碼網絡提取的第一全局局部特征和第二全局局部特征；其他每一子差異感知網絡的輸入數據為該子差異感知網絡對應的子編碼網絡的輸入數據、該子差異感知網絡對應的子編碼網絡提取的第一全局局部特征、第二全局局部特征，以及該子差異感知網絡的上一子差異感知網絡確定的子差異特征。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述通過每一子差異感知網絡，根據該子差異感知網絡對應的輸入數據，確定子差異特征，包括：

通過每一子差異感知網絡，根據該子差異感知網絡對應的子編碼網絡提取的第一全局局部特征和第二全局局部特征，確定初始差異特征，并將所述初始差異特征、該子差異感知網絡的上一子差異感知網絡確定的子差異特征，以及該子差異感知網絡對應的子編碼網絡的輸入數據進行融合，得到該子差異感知網絡確定的子差異特征。