[发明专利]一种图像分析方法及存储介质

说明书

本发明涉及图像分析技术领域，公开了一种图像分析方法及存储介质，图像分析方法包括步骤：将待分析的图像分割成多个子图像；将子图像分别输入至分析模型中进行分析处理；将待分析的图像缩放至预设大小再输入至所述分析模型进行分析处理；去除两次分析结果中的重复目标，得到最终结果。上述技术方案即能有效检测出小目标，也能有效检测出大目标，从而有效保证检测准确率，同时，每次输入分析模型的图像均小于要求，从而减小图像分析耗时，从而即保证了分析准确率又兼顾分析时效性。

技术领域

本发明涉及图像分析技术领域，特别是涉及一种图像分析方法及存储介质。

背景技术

视觉AI是指通过人工智能技术对图像进行分析处理，从而得到想要的结果，视觉AI广泛应用于人脸识别、车牌识别、图像垃圾分类等。视觉AI算法中，输入的图像的大小对分析处理的计算量有着直接关系，因此为了提高分析处理效率，视觉AI通常会将原始图像缩放到特定的分辨率后再进行分析计算。当原始图像的分辨率与AI算法模型规定的目标分辨率相差比较大时，将原始图像缩放到目标分辨率后会导致图像较多细节丢失，进而导致原始图像中包含分辨率点较小的小目标(如人脸、人头、标的物体)无法被检测识别出来，导致算法检出率的降低。因此，在现有技术中，视觉AI的分析处理效果与分析处理的准确率就像硬币的两个方面，无法同时兼顾。

发明内容

为此，需要提供一种图像分析方法，用于解决现有技术图像处理中，图像的分析处理效果与分析处理的准确率无法兼顾的技术问题。

为实现上述目的，发明人提供了一种图像分析方法，包括以下步骤：

将待分析的图像分割成多个子图像；

将所述子图像分别输入至分析模型中进行分析处理，得到第一分析结果；

将所述待分析的图像缩放至预设大小再输入至所述分析模型进行分析处理，得到第二分析结果；

去除第一分析结果和第二分析结果中的重复目标，得到最终结果。

进一步的，对所述子图像输入至分析模型中进行分析处理得到目标时，还记录目标在子图像中的位置，并根据该子图像在待分析图像中的偏移位置以及目标在子图像中的位置，计算目标在待分析图像中的位置。

进一步的，所述第一分析结果和所述第二分析结果中均包括有目标以及目标在待分析图像中的位置；

判断第一分析结果中目标与第二分析结果中目标的面积重叠是否超过预设值，判断第一分析结果中的目标与第二分析结果中的目标是否为重复目标。

进一步的，当第一分析结果与第二分析结果中目标的面积重叠超过80％，则判定这些目标为重复目标。

进一步的，所述将待分析的图像分割成多个子图像包括以下步骤：

根据所述分析模型的图像要求，设置图像分割框；

使所述图像分割框沿待分析图像的横向以及纵向平移，得到多个子图像，其中，图像分割框横向平移的距离小于图像分割框的横向尺寸，图像分割框纵向平移的距离小于图像分割框的纵向尺寸。

进一步的，所述图像分割框横向平移的距离为图像分割框的横向尺寸的一半，图像分割框纵向平移的距离为图像分割框的纵向尺寸的一半。

进一步的，所述分析模型为视觉AI分析模型。

为解决上述技术问题，本发明还提供了另一技术方案：

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如以上任一项技术方案所述的步骤。