[发明专利]图像处理方法、设备以及系统

说明书

本发明实施例提供了一种图像处理方法、设备以及系统，涉及计算机技术领域。图像处理方法包括：接收当前目标图像，获取所述当前目标图像中的当前目标物，并对所述当前目标物进行置信度评分；判断全局目标物与所述当前目标物是否重复；若全局目标物与所述当前目标物重复，设置所述当前目标物和所述全局目标物中置信度评分高的目标物作为全局目标物；若全局目标物与所述当前目标物不重复，输出所述全局目标物，并利用所述当前目标物替换所述全局目标物；接收下一目标图像。本发明中，适应于当前目标图像包含单个目标物的应用场景的图像去重。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种图像处理方法、设备以及系统。

背景技术

近些年随着人工智能技术的飞速发展，其所能够应用的领域也不断的扩大。例如餐饮行业的智能化出餐，而智能化出餐过程中，菜品品质的管理则是其中非常重要的一环。

目前，一般通过在商家门店安装摄像头，对菜品的制作过程进行实时监控，连续拍摄多张菜品图片进行菜品品质识别并存储，以供管理人员进行查看，来实现菜品品质的智能化管理。

然而，在菜品品质管理的过程中，每个菜品一般都会被连续抓拍多张图片，为了减少同一菜品的多张图片占用过多的计算资源，一般会通过识别图片中菜品的类型来进行图片的过滤，准确性较低。

发明内容

本发明的目的是提供了一种图像处理方法、设备以及系统，能够针对目标图像包含单个当前目标物的应用场景进行图像去重。

为实现上述目的，本发明提供了一种图像处理方法，包括：接收当前目标图像，获取所述当前目标图像中的当前目标物，并对所述当前目标物进行置信度评分；判断全局目标物与所述当前目标物是否重复；若全局目标物与所述当前目标物重复，设置所述当前目标物和所述全局目标物中置信度评分高的目标物作为全局目标物；若全局目标物与所述当前目标物不重复，输出所述全局目标物，并利用所述当前目标物替换所述全局目标物；接收下一目标图像。

本发明还提供了一种图像识别设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上的图像处理方法。

本发明还提供了一种图像识别系统，包括图像采集设备与上述的图像识别设备，所述图像采集设备与所述图像识别设备通信连接；所述图像采集设备用于采集预设区域的目标图像，并将采集的当前目标图像发送到所述图像识别设备。

本发明实施例中，在当前目标图像仅包括单个当前目标物时，通过当前目标物与全局目标物进行对比的方式来去除重复的目标物，提升了目标图像去重的准确性。

在一个实施例中，所述判断全局目标物与所述当前目标物是否重复，包括：判断全局目标物的类型与所述当前目标物的类型是否相同；若全局目标物的类型与所述当前目标物的类型相同，判断所述全局目标物的图像与所述当前目标物的图像之间的相似度参数是否满足预设条件；若所述全局目标物的图像与所述当前目标物的图像之间的相似度参数满足预设条件，判定所述全局目标物与所述当前目标物重复；若全局目标物的类型与所述当前目标物的类型不相同，或者所述全局目标物的图像与所述当前目标物的图像之间的相似度参数不满足预设条件，判定所述全局目标物与所述当前目标物不重复。

在一个实施例中，所述判断所述全局目标物的图像与所述当前目标物的图像之间的相似度参数是否满足预设条件，包括：获取所述全局目标物的图像的特征信息与所述当前目标物的图像的特征信息之间的特征距离；若所述全局目标物的图像与所述当前目标物的图像之间的特征距离小于预设的特征距离阈值，判定所述全局目标物的图像与所述当前目标物的图像之间的相似度参数不满足预设条件；若所述全局目标物的图像与所述当前目标物的图像之间的特征距离大于或等于预设的特征距离阈值，判定所述全局目标物的图像与所述当前目标物的图像之间的相似度参数满足预设条件。