[发明专利]目标覆盖率的获取方法、分类模型的训练方法及装置

说明书

本发明提供了一种目标覆盖率的获取方法、分类模型的训练方法及装置，该目标覆盖率的获取方法包括：获取待检测图像中第一检测区域的区域信息；根据区域信息，确定第一检测区域中第一采样点分布信息；根据第一采样点分布信息，在第一检测区域中截取M个检测图片；利用目标分类模型对M个检测图片进行目标处理，得到第一检测区域对应的目标覆盖率。上述过程中，利用分类模型确定每个检测图片对应的种类，而不需要人工的对每个检测图片的种类进行标注，这降低了对检测图片进行数据标注的工作量，以此提高了效率。

技术领域

本发明涉及深度学习技术领域，特别是涉及一种目标覆盖率的获取方法、分类模型的训练方法及装置。

背景技术

目前，在对基于数据种类对相关数据进行目标覆盖率统计的应用场景中，例如对商店的商品铺货率进行统计，以及对停车场的停车率进行统计。以对商店的商品铺货率进行统计为例，需要人工统计商店中所有商品的数量和商品的种类，再基于商品数量和商品种类，统计出每个商品种类对应的铺货率。

也就是说，在现有的目标覆盖率统计的应用场景中，存在大量的数据标注的工作，这降低了目标覆盖率统计的效率。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种目标覆盖率的获取方法、分类模型的训练方法及装置，解决目标覆盖率统计效率较低的技术问题。

为了解决上述技术问题，第一方面，本发明实施例提供了一种目标覆盖率的获取方法，所述方法包括：

获取待检测图像中第一检测区域的区域信息；

根据所述区域信息，确定所述第一检测区域中第一采样点分布信息；

根据所述第一采样点分布信息，在所述第一检测区域中截取M个检测图片；M为大于1的正整数；

利用目标分类模型对所述M个检测图片进行目标处理，得到所述第一检测区域对应的目标覆盖率。

可选地，所述根据所述区域信息，确定所述第一检测区域中第一采样点分布信息包括：

确定在所述第一检测区域截取的检测图片的图片规格；

根据所述图片规格以及所述第一检测区域的区域信息，确定所述第一检测区域中第一采样点分布信息。

可选地，所述区域信息包括第一检测区域的场景信息，所述确定在所述第一检测区域截取的检测图片的图片规格包括：

根据所述场景信息确定所述检测图片的图片规格。

可选地，所述区域信息包括：第一检测区域的位置信息，所述根据所述图片规格以及所述第一检测区域的区域信息，确定所述第一检测区域中第一采样点分布信息包括：

根据所述图片规格，确定第一采样点之间的第一间距值；

根据所述第一间距值以及所述第一检测区域的位置信息，确定所述第一检测区域中第一采样点分布信息。

可选地，所述区域信息包括第一检测区域的位置信息以及所述第一检测区域的第一面积，所述根据所述图片规格以及所述第一检测区域的区域信息，确定所述第一检测区域中第一采样点分布信息包括：

根据所述图片规格确定所述第一检测区域截取的检测图片对应的第二面积；

基于所述第一面积和所述第二面积，确定所述第一检测区域中第一采样点的采样点数量；

基于所述采样点数量以及所述第一检测区域的位置信息，确定所述第一检测区域中第一采样点分布信息。

可选地，所述基于所述采样点数量以及所述第一检测区域的位置信息，确定所述第一检测区域中第一采样点分布信息包括：

根据所述第一面积和所述采样点数量，确定第一采样点之间的间距值；