[发明专利]基于图像的安全隐患检测方法及装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于图像的安全隐患检测方法，其特征在于，包括：

接收待检测图像；

获取所述待检测图像的不同尺度的语义增强特征图；所述语义增强特征图是对所述待检测图像计算得到的卷积结果按照降采样增强路径进行语义增强处理得到的特征图；

针对每一张所述语义增强特征图，依据所述语义增强特征图与卷积结果特征图得到第一特征图；所述卷积结果特征图为对所述待检测图像进行卷积运算得到的特征图；

获取与所述第一特征图对应的第二特征图；所述第二特征图依据对所述待检测图像的局部特征进行增强处理得到；所述第一特征图与所述第二特征图对应为：所述第二特征图的长度和宽度与所述第一特征图相同；

将所述第一特征图与第二特征图进行拼接，生成用于对所述待检测图像进行检测的第三特征图；

基于所述第三特征图输出安全隐患的检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待检测图像的不同尺度的语义增强特征图，包括：

将所述待检测图像输入预先训练的第一模型，使所述第一模型将YOLOv3模型对所述待检测图像计算的得到卷积结果按照降采样增强路径进行语义增强处理，得到不同尺度的所述语义增强特征图；其中，所述第一模型为增加降采样增强路径的YOLOv3模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模型的训练样本包括第一样本图像和第二样本图像，所述第二样本图像为按照预设的像素混合比例，对所述第一样本图像进行融合处理得到的混合图像；

其中，所述第二样本图像的中标注的置信度依据两张所述第一样本图像中预先标注的置信度得到。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每张所述第一特征图，获取与所述第一特征图对应的第二特征图，包括：

将所述待检测图像输入预先训练的SPP模型，得到输出的特征图；所述SPP模型用于增强输出的所述特征图的局部特征；

在输出的所述特征图的长度和宽度与所述第一特征图相同的情况下，将输出的所述特征图作为所述第二特征图；

在输出的所述特征图的长度和宽度与所述第一特征图不相同的情况下，改变所述输出的所述特征图的尺寸大小，得到所述第二特征图。

5.一种基于图像的安全隐患检测装置，其特征在于，包括：

接收单元，用于接收待检测图像；

第一获取单元，用于获取所述待检测图像的不同尺度的语义增强特征图；所述语义增强特征图是对所述待检测图像计算得到的卷积结果按照降采样增强路径进行语义增强处理得到的特征图；

第二获取单元，用于针对每一张所述语义增强特征图，依据所述语义增强特征图与卷积结果特征图得到第一特征图；所述卷积结果特征图为对所述待检测图像进行卷积运算得到的特征图；

第三获取单元，用于获取与所述第一特征图对应的第二特征图；所述第二特征图依据对所述待检测图像的局部特征进行增强处理得到；所述第一特征图与所述第二特征图对应为：所述第二特征图的长度和宽度与所述第一特征图相同；

拼接单元，用于将所述第一特征图与第二特征图进行拼接，生成用于对所述待检测图像进行检测的第三特征图；

输出单元，用于基于所述第三特征图输出安全隐患的检测结果。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第一获取单元用于获取所述待检测图像的不同尺度的语义增强特征图，包括所述第一获取单元具体用于：

将所述待检测图像输入预先训练的第一模型，使所述第一模型将YOLOv3模型对所述待检测图像计算的得到卷积结果按照降采样增强路径进行语义增强处理，得到不同尺度的所述语义增强特征图；其中，所述第一模型为增降采样增强路径的YOLOv3模型。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一模型的训练样本包括第一样本图像和第二样本图像，所述第二样本图像为按照预设的像素混合比例，对所述第一样本图像进行融合处理得到的混合图像；

其中，所述第二样本图像的中标注的置信度依据两张所述第一样本图像中预先标注的置信度得到。