[发明专利]一种图像异物识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及一种图像异物识别方法、装置、设备及存储介质，涉及图像识别技术领域，该方法包括：获取待检图像和模板图，通过预设的卷积层提取待检图像的第一特征图，以及通过卷积层提取模板图的第二特征图；通过预训练的图像分割模型识别第一特征图的第一分割结果，以及通过图像分割模型识别第二特征图的第二分割结果；对比第一分割结果和第二分割结果；若第一分割结果与第二分割结果不相同，获取第一分割结果与第二分割结果的第一差异信息；根据第一差异信息确定待检图像的第一异物信息；若第一分割结果与第二分割结果相同，则确定为无异物。取得了减少环境干扰，实现自动提取特征，只关注消防通道是否存在异物，而不会过多关注异物的类型的效果。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种图像异物识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

传统图像算法识别技术通过对比两张图的差异信息得到异物特征，经过一系列的滤波、加权求和来识别阻塞的异物。但人工提取的特征比较单一，即便采用各种滤波，仍然存在无法过滤掉噪声，使得结果图存在大量的误检，如：光影变化、地面纹理、摄像头像素噪音波动等。

采用深度学习的图像算法常常使用目标检测和语义分割来对图像进行识别。该方法有效解决了传统算法误检多的问题，但只能对特定物体，如垃圾、快递纸皮箱、汽车等，即需要预先获得物体的类型且需要以该类型对模型进行训练，再利用训练后的模型进行识别，对新增类型的异物难以识别，延展性较低。

发明内容

本发明提供了一种图像异物识别方法、装置、设备及存储介质，以解决人工提取特征仍然存在的噪声造成误检多，预先训练的模型无法有效识别新增异物的问题。

第一方面，本发明提供了一种图像异物识别方法，该方法包括：

获取待检图像和预设的模板图，通过预设的卷积层提取所述待检图像的第一特征图，以及通过所述预设的卷积层提取所述预设的模板图的第二特征图；

通过预训练的图像分割模型识别所述第一特征图的第一分割结果，以及通过所述图像分割模型识别所述第二特征图的第二分割结果；

对比所述第一分割结果和所述第二分割结果；若所述第一分割结果与所述第二分割结果不相同，获取所述第一分割结果与所述第二分割结果的第一差异信息；根据所述第一差异信息确定所述待检图像的第一异物信息；

若所述第一分割结果与所述第二分割结果相同，则确定为无异物。

第二方面，本发明提供了一种控制装置，包括用于执行如第一方面任一项实施例所述的图像异物识别方法的单元。

第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面任一项实施例所述的图像异物识别方法的步骤。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项实施例所述的图像异物识别方法的步骤。

本发明实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：