[发明专利]一种图像检测方法和装置

权利要求书

1.一种图像检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获得待检测图像；

根据预设的多尺度特征提取模型，提取所述待检测图像的多尺度特征信息；

将所述多尺度特征信息进行降维，以得到目标图像特征信息；

根据所述目标图像特征信息，查找历史图像特征信息，以得到查找结果；

若所述查找结果中存在与所述目标图像特征信息匹配的历史图像特征信息，则调用所述历史图像特征信息对应的历史检测记录；

将所述历史检测记录作为待检测图像的检测结果输出。

2.根据权利要求1所述的一种图像检测方法，其特征在于，所述根据预设的多尺度特征提取模型，提取所述待检测图像的多尺度特征信息包括：

将所述待检测图像输入到预设的卷积神经网络中；

根据预设的卷积神经网络，提取每个卷积组上所述待检测图像的基础特征信息；

对每个基础特征信息进行池化，以得到每个卷积组上所述待检测图像的池化特征信息；

拼接所述每个卷积组上所述待检测图像的池化特征信息，以得到目标图像特征信息。

3.根据权利要求2所述的一种图像检测方法，其特征在于，所述对每个基础特征信息进行池化，以得到每个卷积组上所述待检测图像的池化特征信息包括：

将所述基础特征信息划分为多个池化区域；

获取每个池化区域中的区域特征数据；

选择所述区域特征数据的最大值，以得到池化特征数据；

拼接每个池化区域中的池化特征数据，以得到池化特征信息。

4.根据权利要求1所述的一种图像检测方法，其特征在于，所述将所述多尺度特征信息进行降维，以得到目标图像特征信息包括：

计算所述多尺度特征信息的均值向量；

根据所述均值向量，计算所述多尺度特征信息的相关性矩阵；

根据所述相关性矩阵，计算得到特征向量矩阵；

根据所述特征向量矩阵和预设的降维维度，获得目标图像特征信息。

5.根据权利要求1所述的一种图像检测方法，其特征在于，所述根据所述目标图像特征信息，查找历史图像特征信息，以得到查找结果包括：

获取历史图像特征信息；

计算所述目标图像特征信息与所述历史图像特征信息之间的欧氏距离。

6.根据权利要求5所述的一种图像检测方法，其特征在于，所述计算所述目标图像特征信息与所述历史图像特征信息之间的欧氏距离包括：

若所述欧氏距离大于预设阈值，则生成所述待检测图像的检测请求，以检测所述待检测图像；

若所述欧氏距离小于预设阈值，则调用所述历史图像特征信息对应的历史检测记录；

将所述历史检测记录作为待检测图像的检测结果输出。

7.根据权利要求6所述的一种图像检测方法，其特征在于，所述预设阈值的计算方法包括：

获取目标样本信息、正样本信息和负样本信息；

根据所述目标样本信息、所述正样本信息和所述负样本信息，依次获取目标样本特征向量、正样本特征向量和负样本特征向量；

计算目标样本特征向量和正样本特征向量之间的欧氏距离，以得到同类距离；

计算目标样本特征向量和负样本特征向量之间的欧氏距离，以得到异类距离；

根据所述同类距离和所述异类距离，计算预设阈值。