[发明专利]一种基于人工智能的物体鉴别方法、装置和可读存储介质

权利要求书

1.一种基于人工智能的物体鉴别方法，所述方法包括：

获取第一影像，其中所述第一影像中包含待鉴别物体；

将所述第一影像输入已预先训练的模型，生成第二影像，所述第二影像中包含修复后物体，所述第二影像中所述修复后物体与所述第一影像中所述待鉴别物体表征的成像条件相同或相近，所述修复后物体表征所述待鉴别物体上的缺陷已修复；

基于所述第一影像和所述第二影像，确定所述待鉴别物体是否存在缺陷。

2.根据权利要求1所述的方法，所述模型为GAN模型，所述模型训练过程为：

将多个影像样本输入于所述GAN模型中进行训练，其中所述多个影像样本均为无缺陷的样本。

3.根据权利要求2所述的方法，所述GAN模型应用基于绝对误差算法的损失函数。

4.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述第一影像和所述第二影像，确定所述待鉴别物体是否存在缺陷，包括：

将所述第一影像和第二影像输入基于深度学习的匹配网络中进行比对，输出用于表征所述待鉴别物体是否存在缺陷的比对结果。

5.根据权利要求4所述的方法，所述将所述第一影像和第二影像输入基于深度学习的匹配网络中进行比对，包括：

识别并获取所述第一影像中的待鉴别物体以及所述第二影像中的修复后物体；

将所识别得到的待鉴别物体和修复后物体输入所述匹配网络中进行比对。

6.根据权利要求4或5所述的方法，所述匹配网络为孪生网络。

7.根据权利要求1所述的方法，所述第一影像和第二影像包括图像、视频和3D模型。

8.根据权利要求1所述的方法，所述成像条件的要素包括所述影像的拍摄距离、拍摄角度和拍摄光照以及物体在所述影像中的位置。

9.一种基于人工智能的物体鉴别装置，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取第一影像，其中所述第一影像中包含待鉴别物体；

数据生成模块，用于将所述第一影像输入已预先训练的模型，生成第二影像，所述第二影像中包含修复后物体，所述第二影像中所述修复后物体与所述第一影像中所述待鉴别物体表征的成像条件相同或相近，所述修复后物体表征所述待鉴别物体上的缺陷已修复；

数据鉴别模块，用于基于所述第一影像和所述第二影像，确定所述待鉴别物体是否存在缺陷。

10.一种可读存储介质，所述存储介质包括一组计算机可执行指令，当所述指令被执行时用于执行权利要求1-8任一项所述基于人工智能的物体鉴别方法。