图像检测方法、装置、电子设备及存储介质.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CN113971738A(43)申请公布日2022.01.25(21)申请号202111262362.4G06N3/08(2006.01)(22)申请日2021.10.28(71)申请人成都数之联科技有限公司地址610041四川省成都市武侯区一环路西一段菊乐路口1栋4层2号(72)发明人不公告发明人(74)专利代理机构北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)11463代理人张欣欣(51)Int.Cl.G06V10/44(2022.01)G06V10/764(2022.01)G06V10/82(2022.01)G06K9/62(2022.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图4页(54)发明名称图像检测方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本发明提供了一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像检测领域。在本发明中，首先获取原始图像，其中，原始图像包括待检测图像，待检测图像为至少包含四个顶点的多边形；然后，将原始图像输入预先训练的图像检测模型的特征提取网络，得到原始图像的特征图；再将特征图输入图像检测模型的坐标预测网络，得到待检测图像的顶点坐标，并根据顶点坐标，从原始图像中确定待检测图像；最后，根据顶点坐标，将待检测图像进行透视变换，得到目标图像。本发明消除了因拍摄角度造成的图像畸变对图像检测及识别的影响，不需要多次调整拍摄角度，进而提高了图像检测的效率。CN113971738ACN113971738A权利要求书1/2页1.一种图像检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始图像，所述原始图像包括待检测图像，所述待检测图像为至少包含四个顶点的多边形；将所述原始图像输入预先训练的图像检测模型的特征提取网络，得到所述原始图像的特征图；将所述特征图输入所述图像检测模型的坐标预测网络，得到所述待检测图像的顶点坐标；根据所述顶点坐标，从所述原始图像中确定所述待检测图像；对所述待检测图像进行透视变换，得到目标图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述坐标预测网络包括热力层、相对偏移层、顶点偏移层和解码层，所述将所述特征图输入所述图像检测模型的坐标预测网络，得到所述待检测图像的顶点坐标的步骤包括：将所述特征图输入所述热力层，得到参考点的坐标；将所述特征图输入所述相对偏移层，得到所述待检测图像的中心点坐标相对于所述参考点的坐标的第一偏移量；将所述特征图输入所述顶点偏移层，得到所述待检测图像的顶点坐标相对于所述中心点坐标的第二偏移量；将所述参考点的坐标、所述第一偏移量和所述第二偏移量作为所述特征图的解码参数，并将所述解码参数输入所述解码层，得到所述待检测图像的顶点坐标。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述解码参数输入所述解码层，得到所述待检测图像的顶点坐标的步骤包括：利用所述解码层，根据所述参考点的坐标和所述第一偏移量，得到所述待检测图像的中心点坐标；根据所述中心点坐标和所述第二偏移量，得到所述待检测图像的顶点坐标。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征图为多个，所述坐标预测网络还包括抑制层，所述将所述特征图输入所述图像检测模型的坐标预测网络，得到所述待检测图像的顶点坐标的步骤还包括：将每一所述特征图分别输入所述热力层、相对偏移层和顶点偏移层，得到每一所述特征图的解码参数；将每一所述特征图的解码参数输入所述解码层，得到每一所述特征图对应的顶点坐标；将所有所述特征图对应的顶点坐标输入所述抑制层，得到所述待检测图像的顶点坐标。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述热力层包括卷积模块，所述将所述特征图输入所述热力层，得到参考点坐标的步骤包括：将所述特征图输入所述卷积模块，得到热力特征图；将所述热力特征图中热力值大于预设值的像素点的坐标作为所述参考点的坐标。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待检测图像进行透视变换，得到目标图像的步骤包括：2CN113971738A权利要求书2/2页根据预设点坐标及所述顶点坐标，求解透视变换矩阵，其中，所述预设点坐标为所述目标图像的顶点坐标，所述目标图像为对所述待检测图像进行透视变换后的图像；根据所述透视变换矩阵对所述待检测图像中的每一个像素点进行坐标变换，得到所述目标图像。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，训练所述图像检测模型的方式为：获取训练数据及标签；将所述训练数据输入所述图像检测模型，得到预测顶点坐标；根据所述预测顶点坐标及所述标签，利用预设损失函数对所述图像检测模型进行参数更新，直至满足预设终止条件，得到训练后的图像检测模型，其中，所述预设损失函数是根据所述热力层的损失函数、所述相对偏移层的损失函数、所述顶点偏移层的损失函数和尺寸