[发明专利]一种服装检测方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种服装检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测图像，并确定所述待检测图像对应的区域类别；

确定与所述区域类别相匹配的目标神经网络模型；其中，所述目标神经网络模型是基于在所述区域类别下的多种活动场景中采集的样本图像训练得到的；

基于所述目标神经网络模型，确定所述待检测图像中目标用户在对应的活动场景下的服装检测结果，其中，所述多种活动场景包括所述目标用户对应的活动场景。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述区域类别包括室内或室外；

其中，室内类别下的活动场景包括但不限于后厨场景、银行柜台场景、监狱场景中的至少一种；室外类别下的活动场景包括但不限于工地场景、高速收费站场景中的至少一种。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，与室内相匹配的目标神经网络模型包括检测图像中用户上半身区域的第一神经网络；

与室外相匹配的目标神经网络模型包括检测图像中用户全身区域的第二神经网络。

4.根据权利要求1～3任一所述的方法，其特征在于，所述确定所述待检测图像对应的区域类别，包括：

基于预先训练的区域类别检测模型，对所述待检测图像进行检测，确定所述待检测图像对应的区域类别。

5.根据权利要求1～3任一所述的方法，其特征在于，所述确定所述待检测图像对应的区域类别，包括：

确定采集所述待检测图像的采集装置的位置信息；

基于所述采集装置的位置信息，确定所述待检测图像对应的区域类别。

6.根据权利要求1～5任一所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络模型包括图像质量检测模型和服装检测模型；

所述基于所述目标神经网络模型，确定所述待检测图像中目标用户在对应的活动场景下的服装检测结果，包括：

基于所述图像质量检测模型，从所述待检测图像中筛选出目标待检测图像；

基于所述服装检测模型确定所述目标待检测图像中目标用户在对应的活动场景下的服装检测结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述待检测图像为对待检测视频进行采样得到的第一采样视频帧；

所述基于所述图像质量检测模型，从所述待检测图像中筛选出目标待检测图像，包括：

将所述待检测图像输入至所述图像质量检测模型中，基于所述图像质量检测模型执行如下操作：

从所述多个第一采样视频帧中识别出包括所述目标用户的第二采样视频帧，以及确定每个第二采样视频帧的质量分数；

基于所述第二采样视频帧的质量分数，从所述第二采样视频帧中确定出所述目标待检测图像。

8.根据权利要求1～7任一所述的方法，其特征在于，所述服装检测结果包括合格或不合格，在确定所述待检测图像中目标用户在对应的活动场景下的服装检测结果后，所述方法还包括：

在所述服装检测结果为不合格的情况下，基于所述服装检测结果，生成针对所述目标用户的提示信息；以及，识别所述目标用户的身份信息，并基于识别的身份信息，确定所述目标用户对应的目标用户端；

将所述提示信息发送所述目标用户端，以对所述目标用户进行提示。

9.根据权利要求1～8任一所述的方法，其特征在于，在所述服装检测结果为不合格的情况下，所述方法还包括：

确定所述目标用户在所述待检测图像中的位置信息；其中，所述位置信息是基于所述目标神经网络模型确定的；

基于所述目标用户在多张待检测图像中的位置信息，确定所述目标用户的轨迹信息，并将所述轨迹信息发送至预设用户端，其中，不同待检测图像的拍摄时刻不同。