一种物品检测方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种物品检测的方法、装置、设备及介质，用以解决现有物品检测存在的漏检、误检现象以及无法准确识别大小件行李的问题。该方法包括：根据双目相机采集的每帧图像，确定图像中运动物品及其大小，根据运动物品的大小，确定其是否为第一违规物品，并通过训练完成的神经网络模型，获取每帧图像中存在的第二违规物品，当根据第一违规物品和第二违规物品确定的目标违规物品进入预设区域时，控制报警设备报警。由于本发明专利技术通过对双目相机获取的图像中的运动物品的大小检测，以及通过神经网络模型对物品进行检测，从而确定目标违规物品，有效地避免了检测过程中存在的漏检、误检的现象，进而提高了违规物品检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种物品检测方法、装置、设备及介质
本专利技术涉及图像处理技术以及智能监控
，尤其涉及一种物品检测的方法、装置、设备及介质。
技术介绍
随着社会的不断发展，人们生活水平逐渐提高，方便人们出行的车站地铁等公共交通场所建设也逐渐增多。为满足人们日常购物等需求，车站、地铁、商场等场所大多提供扶梯设施以方便人们出行购物，然而婴儿车、大件行李、购物车等违规上扶梯导致意外事件屡有发生，商场超市等虽然设置了安全提醒标识，但是部分人仍然存在侥幸心理。婴儿车、购物车、大件行李上扶梯之所以存在安全隐患主要是扶梯存在一定坡度，扶梯运行是存在一定惯性，如果在扶梯口对婴儿车等违规物品进行检测识别，当发现违规物品存在上扶梯的可能时，停止扶梯运行，在一定程度上预防减少危险事件发生。现有技术通过物品检测，来确定是否存在违规物品，具体的检测方法包括：一、获取安检机扫描待检测物品生成的待识别图像，将目标区域图像中像素点的红、绿、蓝(RGB)值转换为HSV值，将所述目标区域图像转换为灰度图，将灰度图输入物品检测模型识别各个待检测物品是否属于违禁物品。因本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物品检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n根据双目相机采集的每帧图像，确定图像中的运动物品，并确定每个运动物品的大小；根据确定的每个运动物品的大小，确定每个第一违规物品；/n通过训练完成的神经网络模型，获取输入的任意一帧图像中存在的第二违规物品；/n若识别到根据所述第一违规物品和所述第二违规物品确定的目标违规物品处于预设区域内时，控制报警设备报警。/n

【技术特征摘要】
1.一种物品检测方法，其特征在于，所述方法包括：
根据双目相机采集的每帧图像，确定图像中的运动物品，并确定每个运动物品的大小；根据确定的每个运动物品的大小，确定每个第一违规物品；
通过训练完成的神经网络模型，获取输入的任意一帧图像中存在的第二违规物品；
若识别到根据所述第一违规物品和所述第二违规物品确定的目标违规物品处于预设区域内时，控制报警设备报警。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每个运动物品的大小包括：
根据校正后的双目相机采集的图像中每个像素点与双目相机的物理距离，以及距离地面的高度，确定图像运动物品的大小。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据确定的每个运动物品的大小，确定每个第一违规物品包括：
针对每个运动物品，若该运动物品的体积大于预设的体积阈值，则确定该运动物品为第一违规物品。


4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述根据确定的每个运动物品的大小，确定每个第一违规物品包括：
针对每个运动物品，若该运动物品的高度位于任一预设的违规物品高度范围内，则确定该运动物品为第一违规物品。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型通过以下方式训练：
获取样本集中的任一样本图像，以及所述样本图像中包含的每个违规物品的第一位置信息以及第一位置信息包含的违规物品的第一标识信息；
将所述样本图像输入到原始神经网络模型中，获取所述样本图像中包含的每个违规物品第二位置信息以及第二位置信息包含的违规物品的第二标识信息；
根据所述第一位置信息和第二位置信息，以及所述第一标识信息以及对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：李中振，潘华东，殷俊，张兴明，高美，彭志蓉，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33