一种包裹检测方法及装置.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CN113989734A(43)申请公布日2022.01.28(21)申请号202111147451.4G06K9/62(2022.01)(22)申请日2021.09.28(71)申请人深圳市联洲国际技术有限公司地址518000广东省深圳市南山区高新技术园区科发路1号富利臻大厦5楼(72)发明人毛可(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限公司44202代理人麦小婵郝传鑫(51)Int.Cl.G06V20/52(2022.01)G06V10/44(2022.01)G06V10/56(2022.01)G06V10/764(2022.01)G06V10/74(2022.01)权利要求书2页说明书8页附图2页(54)发明名称一种包裹检测方法及装置(57)摘要本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种包裹检测方法及装置，旨在提高包裹检测的准确率。所述方法包括：获取待检测对象的影像数据，将影像数据中的影像划分为M个固定宏块；基于两个不同的参数计算影像数据的第一稳定度以及第二稳定度，并计算出两者的稳定度差值；根据稳定度差值将影像划分为Q个动态宏块；对每一动态宏块进行目标分类，统计每一固定宏块中的动态宏块总数量以及含有预设的包裹目标的动态宏块的第一数量；根据动态宏块总数量以及第一数量与动态宏块总数量的比值判断每一固定宏块是否属于包裹区域，并统计属于包裹区域的固定宏块的第二数量；根据第二数量以及固定宏块总数量的比值判断待检测对象是否为包裹。CN113989734ACN113989734A权利要求书1/2页1.一种包裹检测方法，其特征在于，包括：获取待检测对象的影像数据，并将所述影像数据中的影像划分为M个固定宏块；基于两个不同的参数计算所述影像数据的第一稳定度以及第二稳定度，并计算出所述第一稳定度与所述第二稳定度的稳定度差值；根据所述稳定度差值将所述影像划分为Q个动态宏块；其中，Q＞M；对每一所述动态宏块进行目标分类，统计每一所述固定宏块中的动态宏块总数量以及含有预设的包裹目标的动态宏块的第一数量；根据动态宏块总数量以及所述第一数量与所述动态宏块总数量的比值判断每一所述固定宏块是否属于包裹区域，并统计属于包裹区域的固定宏块的第二数量；根据所述第二数量以及固定宏块总数量的比值判断所述待检测对象是否为包裹。2.根据权利要求1所述的包裹检测方法，其特征在于，在所述影像中，所述稳定度差值越高的区域，所述动态宏块的尺寸越小。3.根据权利要求1所述的包裹检测方法，其特征在于，所述第一稳定度为所述影像数据的方差或者熵，所述第二稳定度为所述影像数据的方差或者熵。4.根据权利要求1所述的包裹检测方法，其特征在于，所述对每一所述动态宏块进行目标分类，具体为：通过深度学习模型对每一所述动态宏块进行目标分类，当所述动态宏块满足第一目标分类条件时，判定为含有预设的包裹目标；或者，计算每一所述动态宏块的图像灰度通道的欧氏距离，当所述欧氏距离满足第二目标分类条件时，判定为含有预设的包裹目标；或者，计算每一所述动态宏块的颜色相似程度，当所述颜色相似程度满足第三目标分类条件时，判定为含有预设的包裹目标。5.根据权利要求1所述的包裹检测方法，其特征在于，所述根据动态宏块总数量以及所述第一数量与所述动态宏块总数量的比值判断每一所述固定宏块是否属于包裹区域，具体为：当所述动态宏块总数量大于第一超参数，且所述比值大于第二超参数时，判定固定宏块属于包裹区域，否则，判定固定宏块为非包裹区域。6.一种包裹检测装置，其特征在于，包括：固定宏块划分模块，用于获取待检测对象的影像数据，并将所述影像数据中的影像划分为M个固定宏块；稳定度差值计算模块，用于基于两个不同的参数计算所述影像数据的第一稳定度以及第二稳定度，并计算出所述第一稳定度与所述第二稳定度的稳定度差值；动态宏块划分模块，用于根据所述稳定度差值将所述影像划分为Q个动态宏块；其中，Q＞M；目标分类模块，用于对每一所述动态宏块进行目标分类，统计每一所述固定宏块中的动态宏块总数量以及含有预设的包裹目标的动态宏块的第一数量；固定宏块判定模块，用于根据动态宏块总数量以及所述第一数量与所述动态宏块总数2CN113989734A权利要求书2/2页量的比值判断每一所述固定宏块是否属于包裹区域，并统计属于包裹区域的固定宏块的第二数量；包裹判定模块，用于根据所述第二数量以及固定宏块总数量的比值判断所述待检测对象是否为包裹。7.根据权利要求6所述的包裹检测装置，其特征在于，在所述影像中，所述稳定度差值越高的区域，所述动态宏块的尺寸越小。8.根据权利要求6所述的包裹检测装置，其特征在于，所述第一稳定度为所述影像数据的方差或者熵，所述第二稳定度为所述影像数据的方差或者熵。9.根据权利要求6所述