[发明专利]一种检测目标区域的方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种检测目标区域的方法，其特征在于，包括：

将接收的待检测图像输入区域识别模型，确定所述待检测图像中每个像素点的区域类别，获得所述待检测图像中的目标区域；其中，所述区域识别模型是根据大量样本图像，以及样本图像中每个像素点的区域类别标记训练得到的，所述目标区域包括所述待检测图像中，区域类别为目标区域类别的所有像素点；

将所述目标区域划分为至少一个目标子区域，并识别所述至少一个目标子区域中每个目标子区域的颜色类别；

基于各个目标子区域的颜色类别，获得针对所述待检测图像的检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将接收的待检测图像输入区域识别模型，确定所述待检测图像中每个像素点的区域类别，具体包括：

将接收的待检测图像输入区域识别模型，获得所述区域识别模型输出的所述待检测图像中每个像素点属于各个区域类别的概率；

针对每个像素点，根据像素点属于各个区域类别的概率，将概率最大的区域类别作为像素点的区域类别，获得所述待检测图像中每个像素点的区域类别。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将接收的待检测图像输入区域识别模型，确定所述待检测图像中每个像素点的区域类别之前，还包括：

接收前端拍摄装置发送的待检测图像；或者，

向前端拍摄装置发送拍摄控制指令，以使所述前端拍摄装置依据所述拍摄控制指令进行拍摄，并返回拍摄的待检测图像。

4.根据权利要求1～3任一项所述的方法，其特征在于，基于各个目标子区域的颜色类别，获得针对所述待检测图像的检测结果，具体包括：

将各个目标子区域的颜色类别，作为针对所述待检测图像的检测结果；或者，

将颜色类别相同的目标子区域的数量，与所述至少一个目标子区域中所有目标子区域的数量的比值，作为针对所述待检测图像的检测结果；或者，

将颜色类别相同的目标子区域的像素点数量，与所述至少一个目标子区域中所有目标子区域中的像素点数量的比值，作为针对所述待检测图像的检测结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述区域识别模型是结合判决模型训练得到的，在将接收的待检测图像输入区域识别模型，确定所述待检测图像中每个像素点的区域类别之前，所述区域识别模型的训练过程包括：

将样本图像输入区域识别模型，确定所述样本图像的中每个像素点的区域类别；

根据每个像素点的区域类别，以及对应的区域类别标记，确定像素匹配误差；

根据各个识别区域，以及对应的样本区域，确定区域匹配误差；其中，所述识别区域是根据样本图像中，区域类别相同的像素点确定的，所述样本区域是根据样本图像中，区域类别标记相同的像素点确定的；

利用所述判决模型针对由各个识别区域所构成的图像，以及由各个样本区域所构成的图像进行判决得到的判决概率，确定判决误差；其中，所述判决模型用于确定输入图像是由各个识别区域所构成的图像的概率，以及是由各个样本区域所构成的图像的概率；

根据所述像素匹配误差、所述区域匹配误差以及判决误差的加权和，确定所述区域识别模型结合所述判决模型的训练损失；

若确定所述训练损失未收敛，则调整所述区域识别模型的模型参数和所述判决模型的模型参数，以使所述训练损失收敛，获得已训练的区域识别模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据各个识别区域，以及对应的样本区域，确定区域匹配误差，具体包括：

针对每个识别区域，确定识别区域中各个像素点的像素点位置，获得第一像素点位置集合；确定识别区域对应的样本区域中各个像素点的像素点位置，获得第二像素点位置集合；

根据第一像素点位置集合与第二像素点位置集合的交集中像素点位置的数量，与第一像素点位置集合与第二像素点位置集合的并集中像素点位置的数量的比值，确定识别区域与对应的样本区域之间的匹配误差；

根据各个识别区域，与对应的样本区域之间的匹配误差的加权和，确定区域匹配误差。