本申请提供一种物品包装破损检测方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取待检测图像；对待检测图像进行物品包装检测，获取包装检测框；当待检测图像中包含至少两个包装检测框时，对各包装检测框的物品包装图像进行破损检测，得到各物品包装图像的破损检测结果；若破损检测结果为破损检测框的目标物品包装图像包括至少两个，则将各目标物品包装图像进行坐标映射去重处理，得到待检测图像的包装破损检测结果。采用本方法能够有效避免多个物品包装之间可能存在重叠，而导致同一个破损被多次检出的异常情况发生，进而提高物品包装的破损检测准确率。破损检测准确率。破损检测准确率。
【技术实现步骤摘要】
物品包装破损检测方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本申请涉及图像处理
，具体涉及一种物品包装破损检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着电子商务的快速发展，快递业务量逐渐上升，越来越多的物品会被打包输出，但打包后的物品在输送过程中经常会因为挤压、碰撞等发生破损，进而引发包装内的物品损坏，为供应链造成一定损失。
[0003]目前，传统的物品包装破损检测方法大多是通过人工实时对各场地的监控数据进行查看和对比，以此确定物品外包装是否存在破损，但这种人工检测的方式不仅耗时耗力，还降低了检测的精度。
[0004]因此，现有的物品包装破损检测方法存在着检测准确率不高的技术问题。
技术实现思路
[0005]基于此，有必要针对上述技术问题提供一种物品包装破损检测方法、装置、计算机设备及存储介质，用以提升物品包装破损检测准确率。
[0006]第一方面，本申请提供一种物品包装破损检测方法，包括：
[0007]获取待检测图像；
[0008]对待检测图像进行物品包装检测，获取包装检测框；
[0009]当待检测图像中包含至少两个包装检测框时，对各包装检测框的物品包装图像进行破损检测，得到各物品包装图像的破损检测结果；
[0010]若破损检测结果为破损检测框的目标物品包装图像包括至少两个，则将各目标物品包装图像进行坐标映射去重处理，得到待检测图像的包装破损检测结果。
[0011]在本申请一些实施例中，若破损检测结果为破损检测框的目标物品包装图像包括至少两个，则将各目标物品包装图像进行坐标映射去重处理，得到待检测图像的包装破损检测结果，包括：筛选出破损检测结果为破损检测框的物品包装图像，作为目标物品包装图像；统计目标物品包装图像的图像数量；若图像数量大于或等于二，则获取各个破损检测框在对应目标物品包装图像中的尺寸比例，并获取各包装检测框的初始尺寸；根据初始尺寸和尺寸比例，将各目标物品包装图像进行坐标映射去重处理，得到待检测图像的包装破损检测结果。
[0012]在本申请一些实施例中，根据初始尺寸和尺寸比例，将各目标物品包装图像进行坐标映射去重处理，得到待检测图像的包装破损检测结果，包括：根据初始尺寸和尺寸比例，将包含有破损检测框的目标物品包装图像进行尺寸调整，得到各破损检测框的实际尺寸；基于实际尺寸，将各目标物品包装图像相对于待检测图像进行坐标映射处理，得到包含各破损检测框的待检测图像；针对包含各破损检测框的待检测图像，将满足于预设重复条件的破损检测框进行去重处理，得到待检测图像的包装破损检测结果。
[0013]在本申请一些实施例中，对待检测图像进行物品包装检测，获取包装检测框，包括：将待检测图像输入至已训练的第一检测模型，以使已训练的第一检测模型对待检测图像进行物品包装检测；获取已训练的第一检测模型的输出结果，得到包装检测框；其中，已训练的第一检测模型是通过回传图像训练得到的，回传图像为历史检测具有包装破损检测结果，且包装破损检测结果的置信度未达到预设阈值的图像。
[0014]在本申请一些实施例中，当待检测图像中包含至少两个包装检测框时，对各包装检测框的物品包装图像进行破损检测，得到各物品包装图像的破损检测结果，包括：当包装检测框合计包括至少两个包装检测框时，对各包装检测框进行图像提取，得到各包装检测框的物品包装图像；将物品包装图像输入至已训练的第二检测模型，以使已训练的第二检测模型对各物品包装图像进行破损检测；获取已训练的第二检测模型的输出结果，得到破损检测结果；其中，已训练的第二检测模型是通过回传图像训练得到的，回传图像为历史检测具有包装破损检测结果，且包装破损检测结果的置信度未达到预设阈值的图像。
[0015]在本申请一些实施例中，在对待检测图像进行物品包装检测，获取包装检测框之前，还包括：构建初始的物品包装破损检测模型，物品包装破损检测模型是由第一检测模型和第二检测模型通过级联方式构成的；获取包装破损图像集，包装破损图像集中包括多个归属于预置COCO数据集的第一图像，以及多个已标注物品包装破损信息的第二图像；使用第一图像对初始的物品包装破损检测模型进行预训练，得到预训练后的物品包装破损检测模型；使用第二图像对预训练后的物品包装破损检测模型进行训练，得到已训练的第一检测模型和已训练的第二检测模型。
[0016]在本申请一些实施例中，使用第二图像对预训练后的物品包装破损检测模型进行训练，得到已训练的第一检测模型和已训练的第二检测模型，包括：使用第二图像对预训练后的物品包装破损检测模型进行初步训练，得到初步训练后的物品包装破损检测模型；获取在历史时段内检测具有包装破损检测结果的已检测图像，已检测图像的包装破损检测结果包括置信度；获取置信度不满足预设阈值的目标已检测图像，作为回传图像；使用回传图像对初步训练后的物品包装破损检测模型进行调整训练，得到已训练的第一检测模型和已训练的第二检测模型。
[0017]在本申请一些实施例中，获取包装破损图像集，包括：获取训练样本图像，训练样本图像为已标注物品包装破损信息的图像；分析训练样本图像的图像格式、图像尺寸和/或图像特征；根据图像格式、图像尺寸以及图像特征中的至少一个，筛选出满足于预设模型训练条件的训练样本图像，作为目标训练样本图像；对目标训练样本图像进行数据扩增，得到第二图像；将第二图像和第一图像，作为包装破损图像集。
[0018]在本申请一些实施例中，目标物品包装图像中包含有物品编码图像，在得到待检测图像的包装破损检测结果之后，还包括：根据包装破损检测结果，确定破损检测框归属的物品包装，作为目标物品包装；识别目标物品包装对应的物品编码图像，得到目标物品包装的物品编码；将目标物品包装的物品编码反馈至终端，以使终端接收并展示目标物品包装的物品编码。
[0019]第二方面，本申请提供一种物品包装破损检测装置，包括：
[0020]图像获取模块，用于获取待检测图像；
[0021]包装检测模块，用于对待检测图像进行物品包装检测，获取包装检测框；
[0022]破损检测模块，用于当待检测图像中包含至少两个包装检测框时，对各包装检测框的物品包装图像进行破损检测，得到各物品包装图像的破损检测结果；
[0023]破损处理模块，用于若破损检测结果为破损检测框的目标物品包装图像包括至少两个，则将各目标物品包装图像进行坐标映射去重处理，得到待检测图像的包装破损检测结果。
[0024]第三方面，本申请还提供一种计算机设备，包括：
[0025]一个或多个处理器；
[0026]存储器；以及一个或多个应用程序，其中的一个或多个应用程序被存储于存储器中，并配置为由处理器执行以实现物品包装破损检测方法。
[0027]第四方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器进行加载，以执行物品包装破损检测方法中的步骤。
[0028]第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品或计算机程序，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种物品包装破损检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像；对所述待检测图像进行物品包装检测，获取包装检测框；当所述待检测图像中包含至少两个包装检测框时，对各所述包装检测框的物品包装图像进行破损检测，得到各所述物品包装图像的破损检测结果；若所述破损检测结果为破损检测框的目标物品包装图像包括至少两个，则将各所述目标物品包装图像进行坐标映射去重处理，得到所述待检测图像的包装破损检测结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述破损检测结果为破损检测框的目标物品包装图像包括至少两个，则将各所述目标物品包装图像进行坐标映射去重处理，得到所述待检测图像的包装破损检测结果，包括：筛选出所述破损检测结果为所述破损检测框的物品包装图像，作为所述目标物品包装图像；统计所述目标物品包装图像的图像数量；若所述图像数量大于或等于二，则获取各个破损检测框在对应所述目标物品包装图像中的尺寸比例，并获取各所述包装检测框的初始尺寸；根据所述初始尺寸和所述尺寸比例，将各所述目标物品包装图像进行坐标映射去重处理，得到所述待检测图像的包装破损检测结果。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始尺寸和所述尺寸比例，将各所述目标物品包装图像进行坐标映射去重处理，得到所述待检测图像的包装破损检测结果，包括：根据所述初始尺寸和所述尺寸比例，将包含有所述破损检测框的目标物品包装图像进行尺寸调整，得到各所述破损检测框的实际尺寸；基于所述实际尺寸，将各所述目标物品包装图像相对于所述待检测图像进行坐标映射处理，得到包含各所述破损检测框的待检测图像；针对所述包含各所述破损检测框的待检测图像，将满足于预设重复条件的破损检测框进行去重处理，得到所述待检测图像的包装破损检测结果。4.如权利要求1
‑
3中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述待检测图像进行物品包装检测，获取包装检测框，包括：将所述待检测图像输入至已训练的第一检测模型，以使所述已训练的第一检测模型对所述待检测图像进行物品包装检测；获取所述已训练的第一检测模型的输出结果，得到所述包装检测框；其中，所述已训练的第一检测模型是通过回传图像训练得到的，所述回传图像为历史检测具有所述包装破损检测结果，且所述包装破损检测结果的置信度未达到预设阈值的图像。5.如权利要求1
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3中任一项所述的方法，其特征在于，所述当所述待检测图像中包含至少两个包装检测框时，对各所述包装检测框的物品包装图像进行破损检测，得到各所述物品包装图像的破损检测结果，包括：当所述包装检测框合计包括至少两个包装检测框时，对各所述包装检测框进行图像提取，得到各所述包装检测框的物品包装图像；
将所述物品包装图像输入至已训练的第二检测模型，以使所述已训练的第二检测模型对各所述物品包装图像进行破损检测；获取所述已训练的第二检测模型的输出结果，得到所述破损检测结果；其中，所述已训练的第二检测模型是通过回传图像训练得到的，所述回传图像为历史检测具有所述包装破损检测结果，且所述包装破损检测结果的置信度未达到预设阈值的图像。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述待检测图像进行物品包装检测，获取包装检测框之前，还包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏鹏，
申请(专利权)人：顺丰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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