[发明专利]一种检测目标区域的方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提供一种检测目标区域的方法、装置、设备及存储介质，用于解决检测目标区域的准确性较低的问题。该方法包括：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。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种检测目标区域的方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着科技的不断发展，越来越多的领域中，设备可以直接对图像进行检测，获取其中的有用信息，不需要人工参与。例如，在水体检测领域，可以通过检测遥感图像中的水域的颜色，来判断遥感图像中的水域的污染情况，以及污染类型等。然而，对水域整体进行检测，仅能够反映出水域的整体情况，无法获得水域的局部情况。因此，无法对水域中被污染的部分进行有针对性的治理或分析等。可见，在水体检测领域中，水体检测的准确性较低，在其他领域中，也存在相同的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种检测目标区域的方法、装置、设备及存储介质，用于提高检测目标区域的准确性。

第一方面，提供一种检测目标区域的方法，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。

可选的，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。

可选的，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，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。

可选的，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。

可选的，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：