[发明专利]颈纹检测方法、系统、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种颈纹检测方法，其特征在于，所述方法包括：

将样本颈部图像分别输入教师模型和学生模型进行语义分割，得到第一分割图像和第二分割图像；

根据所述第一分割图像和所述第二分割图像对所述学生模型进行损失计算，得到模型损失值，并根据所述模型损失值对所述学生模型进行参数更新，直至所述学生模型收敛；

对待处理视频进行采样，得到至少一个采样图像，并确定各采样图像与所述待处理视频中剩余图像之间的图像关联关系；

将各采样图像输入收敛后的所述学生模型进行颈纹检测，得到各采样图像的颈纹图像，并根据所述图像关联关系，将各采样图像的颈纹图像设置为相应剩余图像的颈纹图像。

2.如权利要求1所述的颈纹检测方法，其特征在于，所述将样本颈部图像分别输入教师模型和学生模型进行语义分割，得到第一分割图像和第二分割图像，包括：

将所述样本颈部图像输入所述教师模型进行下采样，得到第一采样结果，对所述第一采样结果进行注意力融合，得到第一融合特征；

将所述第一融合特征与所述第一采样结果进行上采样卷积，得到所述第一分割图像；

将所述样本颈部图像输入所述学生模型进行下采样，得到第三采样结果，并对所述第三采样结果进行下采样，得到第四采样结果；

将所述第三采样结果和所述第四采样结果进行特征融合，得到第二融合特征，并对所述第二融合特征进行上采样卷积，得到所述第二分割图像。

3.如权利要求2所述的颈纹检测方法，其特征在于，所述将所述样本颈部图像输入所述教师模型进行下采样，得到第一采样结果，包括：

将所述样本颈部图像输入所述教师模型分别进行扩充通道下采样和下采样卷积，得到第一采样特征和第二采样特征；

对所述第一采样特征进行下采样卷积，得到第三采样特征，其中，所述第一采样结果包括所述第一采样特征、所述第二采样特征和所述第三采样特征。

4.如权利要求3所述的颈纹检测方法，其特征在于，所述对所述第一采样结果进行注意力融合，得到第一融合特征，包括：

将所述第三采样特征与所述第二采样特征进行特征叠加，得到第一叠加特征；

对所述第二采样特征进行上采样卷积，得到第四采样特征，并将所述第四采样特征与所述第三采样特征进行特征叠加，得到第二叠加特征；

将所述第一叠加特征和所述第二叠加特征进行特征融合，得到第三融合特征，并对所述第三融合特征进行卷积，得到所述第一融合特征。

5.如权利要求3所述的颈纹检测方法，其特征在于，所述将所述第一融合特征与所述第一采样结果进行上采样卷积，得到所述第一分割图像，包括：

对所述第一融合特征进行上采样，并将上采样后的所述第一融合特征与所述第一采样特征进行特征融合，得到第四融合特征；

对所述第四融合特征进行上采样卷积，得到所述第一分割图像。

6.如权利要求2所述的颈纹检测方法，其特征在于，所述将所述样本颈部图像输入所述学生模型进行下采样，得到第三采样结果，并对所述第三采样结果进行下采样，得到第四采样结果，包括：

将所述样本颈部图像输入所述学生模型进行扩充通道下采样，得到所述第三采样结果；

对所述第三采样结果进行深度可分离下采样卷积，得到所述第四采样结果。

7.如权利要求6所述的颈纹检测方法，其特征在于，所述将所述第三采样结果和所述第四采样结果进行特征融合，得到第二融合特征，包括：

对所述第四采样结果进行上采样，并将上采样后的所述第四采样结果与所述第三采样结果进行特征融合，得到所述第二融合特征。

8.如权利要求1所述的颈纹检测方法，其特征在于，所述对待处理视频进行采样，得到至少一个采样图像，并确定各采样图像与所述待处理视频中剩余图像之间的图像关联关系，包括：

对所述待处理视频进行隔帧采样，得到至少一个所述采样图像；

将各采样图像与相应下一帧的剩余图像之间的关系，确定为所述图像关联关系。