图像处理方法、装置、设备、介质及产品.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114913232A(43)申请公布日2022.08.16(21)申请号202210654662.5G06N3/04(2006.01)(22)申请日2022.06.10G06N3/08(2006.01)(71)申请人嘉洋智慧安全生产科技发展（北京）有限公司地址102199北京市延庆区中关村延庆园东环路2号楼1707室(72)发明人吴新涛(74)专利代理机构北京东方亿思知识产权代理有限责任公司11258专利代理师贺琳(51)Int.Cl.G06T7/73(2017.01)G06V10/764(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06V10/82(2022.01)权利要求书2页说明书12页附图3页(54)发明名称图像处理方法、装置、设备、介质及产品(57)摘要本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、设备、介质及产品，包括：实时获取待处理图像，待处理图像包括吊车图像；基于图像处理模型的第一网络提取待处理图像中的图像特征，并基于图像特征确定第一边界框的位置信息，第一边界框所框选的图像包括吊车支腿图像；通过图像处理模型的第二网络对第一边界框的位置信息进行分类计算，得到目标置信度，其中，目标置信度用于表征吊车支腿处加垫板的概率。本申请实施例，可以及时地判定吊车支腿处是否加垫板，以便于保证吊车作业的安全性。CN114913232ACN114913232A权利要求书1/2页1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：实时获取待处理图像，所述待处理图像包括吊车图像；基于图像处理模型的第一网络提取所述待处理图像中的图像特征，并基于所述图像特征确定第一边界框的位置信息，所述第一边界框所框选的图像包括吊车支腿图像；通过图像处理模型的第二网络对所述第一边界框的位置信息进行分类计算，得到目标置信度，其中，目标置信度用于表征吊车支腿处加垫板的概率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过图像处理模型的第二网络对所述第一边界框的位置信息进行分类计算，得到目标置信度，包括：基于所述第一边界框的位置信息裁剪所述待处理图像，获取吊车支腿图像；通过图像处理模型的第二网络对所述吊车支腿图像进行分类计算，得到目标置信度。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在目标置信度大于预设阈值的情况下，向报警平台发送所述待处理图像，以用于所述报警平台生成告警信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于图像处理模型的第一网络提取所述待处理图像中的图像特征，并基于所述图像特征进行确定第一处理结果之前，所述方法还包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括多个待处理图像样本及其每一待处理图像样本对应的标签置信度；利用所述训练样本集中的待处理图像样本以及所述每一待处理图像样本对应的标签置信度训练预设图像处理模型，得到训练后的图像处理模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练样本集中的待处理图像样本训练预设图像处理模型，得到训练后的图像处理模型，包括：基于预设图像处理模型的第一网络提取所述待处理图像样本中的参考图像特征，并基于所述参考图像特征确定第一参考边界框的位置信息，所述第一参考边界框所框选的图像样本包括吊车支腿图像样本；通过预设图像处理模型的第二网络对第一参考边界框的位置信息进行分类计算，得到参考置信度；其中，所述参考置信度用于表征吊车支腿处加垫板的概率；根据目标待处理图像样本的参考置信度和所述目标待处理图像样本的标签置信度，确定预设图像处理模型的损失函数值，所述目标待处理图像样本是所述待处理图像样本中的任一个；基于所述预设图像处理模型的损失函数值，利用待处理图像样本训练预设图像处理模型，得到训练后的图像处理模型。6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，在获取训练样本集之前，所述方法还包括：获取多个原始图像，所述原始图像中包括吊车图像；按照预设数据增强策略，对所述多个原始图像进行数据增强处理，以得到与每一原始图像对应的多个待处理图像样本。7.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于实时获取待处理图像，所述待处理图像包括吊车图像；2CN114913232A权利要求书2/2页确定模块，用于基于图像处理模型的第一网络提取所述待处理图像中的图像特征，并基于所述图像特征确定第一边界框的位置信息，所述第一边界框所框选的图像包括吊车支腿图像；分类计算模块，用于通过图像处理模型的第二网络对所述第一边界框的位置信息进行分类计算，得到目标置信度，其中，目标置信度用于表征吊车支腿处加垫板的概率。8.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；所述处理器读取并执行所述计算机程序指令，以实现如权利要求