图像处理方法及装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

技术编号:32579533 阅读:14 留言:0更新日期:2022-03-09 17:09
本公开提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质,涉及计算机技术领域。该方法包括:获取当前时刻的仓库图像,当前时刻的仓库图像中包括目标范围区域;利用目标检测模型检测当前时刻的仓库图像;当检测出当前时刻的仓库图像中存在目标对象时,确定目标对象的对象区域;确定对象区域和目标范围区域的位置关系;根据对象区域和目标范围区域的位置关系生成提示信息。该方法可以利用机器学习的方法监控仓库,精准识别仓库中是否出现目标对象,并在确定出现目标对象后进一步确定目标对象与目标范围区域的位置关系进而自动生成提示信息,本方法中的目标范围区域和目标对象可灵活设置,易于实现且复用率高。易于实现且复用率高。易于实现且复用率高。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法及装置、存储介质及电子设备


[0001]本公开涉及计算机
,尤其涉及一种图像处理方法及装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]在仓库监管中,常常设置有需要监管的目标范围区域,当有对象闯入时,需要进行提示。
[0003]相关技术中,通常是使用电子光栅等物理设备实现监管。安装难度高,复用率低,且难以区分闯入对象。
[0004]需要说明的是,在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0005]本公开的目的在于提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质,以解决安装难度高、复用率低、难以区分闯入对象的类型的问题。
[0006]本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本公开的实践而习得。
[0007]根据本公开的一个方面,提供一种图像处理方法,包括:获取当前时刻的仓库图像,当前时刻的仓库图像中包括目标范围区域;利用目标检测模型检测当前时刻的仓库图像;其中,目标检测模型是基于包括目标对象的历史仓库图像训练得到的;当检测出当前时刻的仓库图像中存在目标对象时,确定目标对象的对象区域;确定对象区域和目标范围区域的位置关系;根据对象区域和目标范围区域的位置关系生成提示信息。
[0008]在本公开一个实施例中,本公开提供的图像处理方法还包括:展示初始仓库图像,初始仓库图像中包括目标物体;接收对目标物体的圈选操作;
[0009]根据圈选操作对应的坐标信息生成目标范围区域。
[0010]在本公开一个实施例中,在利用目标检测模型检测当前时刻的仓库图像之前,还包括:获取上一时刻的仓库图像;利用帧差法对上一时刻的仓库图像和当前时刻的仓库图像进行对比处理,得到对比结果;当对比结果为当前时刻的仓库图像相比于上一时刻的仓库图像存在变动区域时,调用目标检测模型。
[0011]在本公开一个实施例中,还包括:当对比结果为当前时刻的仓库图像相比于上一时刻的仓库图像不存在变动区域时,在下一时刻获取下一时刻的仓库图像。
[0012]在本公开一个实施例中,在确定对象区域和目标范围区域的位置关系之前,还包括:确认变动区域与对象区域存在重合;以及,若变动区域与对象区域不存在重合,则在下一时刻获取下一时刻的仓库图像。
[0013]在本公开一个实施例中,目标对象的类型包括:人体和运输设备;目标检测模型是按如下方式训练的:获取包括目标对象的历史仓库图像,历史仓库图像为一个或多个影像
采集设备采集得到的图像;从历史仓库图像中选取第一数量的图像以作为目标检测模型的训练集,从历史仓库图像中选取第二数量的图像以作为目标检测模型的验证集;利用图像标注工具识别训练集和验证集中图像上的人体和/或运输设备,以作为训练集和验证集中图像的分类标签;根据具有分类标签的训练集和验证集训练目标检测模型。
[0014]在本公开一个实施例中,本公开提供的图像处理方法还包括:目标检测模型训练完成后,将目标检测模型部署至仓库中的边缘计算单元。
[0015]在本公开一个实施例中,提示信息包括提示框;以及,根据对象区域和目标范围区域的位置关系生成提示信息,包括:当位置关系为重合时,分别在对象区域和目标范围区域上显示第一颜色的提示框;当位置关系为不重合,在对象区域上显示第二颜色的提示框。
[0016]在本公开一个实施例中,提示信息包括文字提示信息;以及,根据对象区域和目标范围区域的位置关系生成提示信息,包括:当位置关系为重合时,确定对象区域对应的目标对象的类型;显示与目标对象的类型对应的文字提示信息。
[0017]根据本公开的另一个方面,提供一种图像处理装置,包括:获取模块,用于获取当前时刻的仓库图像,当前时刻的仓库图像中包括目标范围区域;检测模块,用于利用目标检测模型检测当前时刻的仓库图像;其中,目标检测模型是基于包括目标对象的历史仓库图像训练得到的;确定模块,用于当检测出当前时刻的仓库图像中存在目标对象时,确定目标对象的对象区域;确定模块还用于确定对象区域和目标范围区域的位置关系;提示模块,用于根据对象区域和目标范围区域的位置关系生成提示信息。
[0018]在本公开一个实施例中,本公开提供的图像处理装置还包括圈选模块,所述圈选模块用于:展示初始仓库图像,初始仓库图像中包括目标物体;接收对目标物体的圈选操作;根据圈选操作对应的坐标信息生成目标范围区域。
[0019]在本公开一个实施例中,检测模块在利用目标检测模型检测当前时刻的仓库图像之前,还用于:获取上一时刻的仓库图像;利用帧差法对上一时刻的仓库图像和当前时刻的仓库图像进行对比处理,得到对比结果;当对比结果为当前时刻的仓库图像相比于上一时刻的仓库图像存在变动区域时,调用目标检测模型。
[0020]在本公开一个实施例中,检测模块还用于:当对比结果为当前时刻的仓库图像相比于上一时刻的仓库图像不存在变动区域时,在下一时刻获取下一时刻的仓库图像。
[0021]在本公开一个实施例中,确定模块在确定对象区域和目标范围区域的位置关系之前,还用于:确认变动区域与对象区域存在重合;以及,若变动区域与对象区域不存在重合,则在下一时刻获取下一时刻的仓库图像。
[0022]在本公开一个实施例中,本公开提供的图像处理装置还包括训练模块,用于训练目标检测模型;目标对象的类型包括:人体和运输设备;目标检测模型是按如下方式训练的:获取包括目标对象的历史仓库图像,历史仓库图像为一个或多个影像采集设备采集得到的图像;从历史仓库图像中选取第一数量的图像以作为目标检测模型的训练集,从历史仓库图像中选取第二数量的图像以作为目标检测模型的验证集;利用图像标注工具识别训练集和验证集中图像上的人体和/或运输设备,以作为训练集和验证集中图像的分类标签;根据具有分类标签的训练集和验证集训练目标检测模型。
[0023]在本公开一个实施例中,本公开提供的图像处理装置还包括部署模块,用于在目标检测模型训练完成后,将目标检测模型部署至仓库中的边缘计算单元。
[0024]在本公开一个实施例中,提示信息包括提示框;以及,提示模块根据对象区域和目标范围区域的位置关系生成提示信息,包括:当位置关系为重合时,分别在对象区域和目标范围区域上显示第一颜色的提示框;当位置关系为不重合,在对象区域上显示第二颜色的提示框。
[0025]在本公开一个实施例中,提示信息包括文字提示信息;以及,提示模块根据对象区域和目标范围区域的位置关系生成提示信息,包括:当位置关系为重合时,确定对象区域对应的目标对象的类型;显示与目标对象的类型对应的文字提示信息。
[0026]根据本公开的又一个方面,提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述的图像处理方法。
[0027]根据本公开的再一个方面,提供一种电子设备,包括:处理器;以及存储器,用于存储所述处理器的可执行指令;其中,所述处理器配置为本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:获取当前时刻的仓库图像,所述当前时刻的仓库图像中包括目标范围区域;利用目标检测模型检测所述当前时刻的仓库图像;其中,所述目标检测模型是基于包括目标对象的历史仓库图像训练得到的;当检测出所述当前时刻的仓库图像中存在目标对象时,确定所述目标对象的对象区域;确定所述对象区域和所述目标范围区域的位置关系;根据所述对象区域和所述目标范围区域的位置关系生成提示信息。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:展示初始仓库图像,所述初始仓库图像中包括目标物体;接收对所述目标物体的圈选操作;根据所述圈选操作对应的坐标信息生成所述目标范围区域。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在利用目标检测模型检测所述当前时刻的仓库图像之前,所述方法还包括:获取上一时刻的仓库图像;利用帧差法对所述上一时刻的仓库图像和所述当前时刻的仓库图像进行对比处理,得到对比结果;当所述对比结果为所述当前时刻的仓库图像相比于所述上一时刻的仓库图像存在变动区域时,调用所述目标检测模型。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:当所述对比结果为所述当前时刻的仓库图像相比于所述上一时刻的仓库图像不存在变动区域时,在下一时刻获取下一时刻的仓库图像。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在确定所述对象区域和所述目标范围区域的位置关系之前,所述方法还包括:确认所述变动区域与所述对象区域存在重合;以及,若所述变动区域与所述对象区域不存在重合,则在下一时刻获取下一时刻的仓库图像。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标对象的类型包括:人体和运输设备;所述目标检测模型是按如下方式训练的:获取包括所述目标对象的历史仓库图像,所述历史仓库图像为一个或多个影像采集设备采集得到的图像;从所述历史仓库图像中选取第一数量的图像以作为所述目标检测模型的训练集,从所述历史仓库图像中选取第二数量的图像以作为所述目标检测模型的验证集;利用图像...

【专利技术属性】
技术研发人员:谢庆喜
申请(专利权)人:京东科技信息技术有限公司
类型:发明
国别省市:

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