[发明专利]一种服装检测方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种服装检测方法、装置、计算机设备及存储介质，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。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种服装检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

目前，不同的工作性质和种类，有着不同的着装规范，因此每种着装赋予了一个工种的形象，同时也规范了一个职业工种的行为规范，同时也便于管理者进行识别。

相关技术中，在对工作人员的着装进行检查时，一般是通过人工抽查的方式进行检测，然而这种方法人力成本较高，且无法保证对所有工作人员的着装检查，检测效率较低。

发明内容

本公开实施例至少提供一种服装检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种服装检测方法，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。

上述方法中，在获取到待检测图像之后，可以自动根据待检测图像的区域类别，为待检测图像选择匹配的目标神经网络模型，由于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，因此，可以对应检测出待检测图像中目标用户所在的活动场景下的服装检测结果，提升了服装检测的效率和精度。

一种可能的实施方式中，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。

一种可能的实施方式中，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。

一种可能的实施方式中，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。

基于这种方式，可以自动检测出待检测图像对应的区域类别，进而可以为待检测图像选择更合适的目标神经网络模型。

一种可能的实施方式中，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。

基于这种方式，可以快速确定出待检测图像对应的区域类别，提高了服装检测的效率。

一种可能的实施方式中，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：

确定所述待检测图像中的感兴趣区域；

基于所述目标神经网络模型，确定出现在所述感兴趣区域中的目标用户的服装检测结果。