图像检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114255347A(43)申请公布日2022.03.29(21)申请号202010946295.7G06V30/19(2022.01)(22)申请日2020.09.10G06V10/82(2022.01)G06V10/764(2022.01)(71)申请人顺丰科技有限公司G06Q30/02(2012.01)地址518000广东省深圳市南山区学府路（以南）与白石路（以东）交汇处深圳市软件产业基地1栋B座6-13层(72)发明人任若楠(74)专利代理机构深圳紫藤知识产权代理有限公司44570代理人官建红(51)Int.Cl.G06V10/44(2022.01)G06V10/74(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06V10/22(2022.01)权利要求书2页说明书13页附图3页(54)发明名称图像检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质(57)摘要本申请实施例公开了一种图像检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，本申请实施例可以对图像进行自动检测。本实施例中图像检测装置获取待检测图像；然后分别提取所述待检测图像的深层特征以及特征点；再确定所述深层特征与预置的目标数据库中的目标深层特征的余弦相似度，所述目标数据库为目标图像对应的特征数据库；并将所述特征点与所述目标数据库中的目标特征点进行特征点匹配，得到特征点匹配数量；最后根据所述余弦相似度以及所述特征点匹配数量确定所述待检测图像是否为所述目标图像。本方案中，图像的处理装置根据提取的深层特征以及特征点自动检测待检测图像是否为目标图像，实现了图像的自动检测。CN114255347ACN114255347A权利要求书1/2页1.一种图像检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像；分别提取所述待检测图像的深层特征以及特征点；确定所述深层特征与预置的目标数据库中的目标深层特征的余弦相似度，所述目标数据库为目标图像对应的特征数据库；将所述特征点与所述目标数据库中的目标特征点进行特征点匹配，得到特征点匹配数量；根据所述余弦相似度以及所述特征点匹配数量确定所述待检测图像是否为所述目标图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别提取所述待检测图像的深层特征以及特征点，包括：将所述待检测图像输入训练后的mobilenetV2网络模型，得到所述深层特征；基于surf特征提取函数提取所述待检测图像的所述特征点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述待检测图像输入训练后的mobilenetV2网络模型，得到所述深层特征之前，所述方法还包括：获取Imagenet数据集；根据所述Imagenet数据集训练预置的mobilenetV2网络模型，得到所述训练后的mobilenetV2网络模型；或，获取正样本以及负样本，所述正样本为所述目标图像对应的图像样本，所述负样本为所述目标图像之外的图像对应的图像样本；根据所述正样本以及所述负样本对所述预置的mobilenetV2网络模型进行训练，得到所述训练后的mobilenetV2网络模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述余弦相似度以及所述特征点匹配数量确定所述待检测图像是否为所述目标图像，包括：确定所述余弦相似度是否大于预设的相似度阈值，得到第一确定结果；确定所述特征点匹配数量是否大于预设的匹配点阈值，得到第二确定结果；根据所述第一确定结果以及所述第二确定结果确定所述待检测图像是否为所述目标图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别提取所述待检测图像的深层特征以及特征点之前，所述方法还包括：对所述待检测图像进行方向检测，得到方向检测结果；根据所述方向检测结果调整所述待检测图像的方向，得到调整后的待检测图像；从所述调整后的待检测图像中提取待检测区域图像；所述分别提取所述待检测图像的深层特征以及特征点，包括：分别提取所述待检测区域图像的所述深层特征以及所述特征点。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测图像之后，所述方法还包括：对所述待检测图像进行文本检测处理，得到文本区域图像；对所述文本区域图像进行文本识别处理，得到待检测文本；2CN114255347A权利要求书2/2页确定所述待检测文本与所述目标数据库中的目标文本是否匹配，得到文本匹配结果；所述根据所述余弦相似度以及所述特征点匹配数量确定所述待检测图像是否为所述目标图像，包括：根据所述余弦相似度、所述特征点匹配数量以及所述文本匹配结果确定所述待检测图像是否为所述目标图像。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述深层特征与预置的目标数据库中的目标深层特征的余弦相似度之前，所述方法还包括：分别提取所述目标图像的