[发明专利]物品检测方法、装置以及存储介质

权利要求书

1.一种物品检测方法，包括：

构建用于进行物品检测的生成式对抗网络GAN模型；其中，所述GAN模型包括：分割网络模型和判别网络模型；

将物品图像输入所述分割网络模型，获取所述分割网络模型输出的第一图像特征信息；

获取与所述物品图像相对应的第二图像特征信息；

使用所述判别网络模型并基于所述第一图像特征信息、所述第二图像特征信息以及所述物品图像，获得判别结果；

基于所述判别结果以及模型调整策略对所述分割网络模型进行调整；

使用调整好的所述分割网络模型并基于采集的物品图像进行物品检测。

2.如权利要求1所述的方法，其中，

所述第一图像特征信息包括：第一图像特征矩阵；所述第一图像特征矩阵中的第一元素与所述物品图像的像素点相对应，其中，与图像检测特征的像素点对应的第一元素值为预设第一类别值，与其它像素点对应的第一元素值为预设第二类别值。

3.如权利要求2所述的方法，所述分割网络模型包括：编码器和解码器；所述将物品图像输入所述分割网络模型，获取所述分割网络模型输出的第一图像特征信息包括：

所述编码器从所述物品图像中提取图像特征并对所述物品图像进行编码，生成编码数据；

所述解码器对所述编码数据进行解码处理，生成所述第一图像特征矩阵。

4.如权利要求3所述的方法，其中，

所述第二图像特征信息包括：通过人工标注生成的第二图像特征矩阵；所述第二图像特征矩阵中的第二元素与所述物品图像的像素点相对应，其中，与图像检测特征的像素点对应的第二元素值为预设第一类别值，与其它像素点对应的第二元素值为预设第二类别值。

5.如权利要求4所述的方法，所述使用所述判别网络模型并基于所述第一图像特征信息、所述第二图像特征信息以及所述物品图像，获得判别结果包括：

将所述第一图像特征矩阵与所述物品图像进行乘法运算，获得与所述第一图像特征矩阵相对应的第一物品检测特征图像信息；

将所述第二图像特征矩阵与所述物品图像进行乘法运算，获得与所述第二图像特征矩阵相对应的第二物品检测特征图像信息；

将所述第一物品检测特征图像信息和所述第二物品检测特征图像信息输入所述判别网络模型，获得所述判决结果。

6.如权利要求5所述的方法，所述获得所述判决结果包括：

将所述第一物品检测特征图像信息输入所述判别网络模型，生成第一图像特征向量；

将所述第二物品检测特征图像信息输入所述判别网络模型，生成第二图像特征向量；

计算所述第一图像特征向量与所述第二图像特征向量之间的距离；其中，所述距离为所述判别结果，所述距离包括：KL距离、欧式距离。

7.如权利要求6所述的方法，所述基于所述判别结果以及模型调整策略对所述分割网络模型进行调整包括：

基于所述距离构建用于确定所述第一物品检测特征图像信息与所述第二物品检测特征图像信息之间的相似度的损失函数；

对所述分割网络模型进行调整，直至所述损失函数的损失值满足预设的结束条件。

8.如权利要求2所述的方法，其中，

所述图像检测特征包括：裂缝特征、破损特征；

所述判别网络模型包括：卷积层和全连接层。