【技术实现步骤摘要】
服饰遮挡检测方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术实施例涉及目标检测
，尤其涉及一种服饰遮挡检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着计算机技术的发展和计算机视觉原理的广泛应用，利用计算机图像处理技术对目标进行实时跟踪研究越来越热门，对目标进行动态实时跟踪定位在智能化交通系统、智能监控系统、军事目标检测及医学导航手术中手术器械定位等方面具有广泛的应用价值。
[0003]普通商家经常使用的，如通过影视剧期望将主角穿着服饰对应的淘宝链接推送给用户，以此对用户进行引流，实现广告收入。技术上的实现方法为，获取主角所穿服饰的服饰框位置，将该服饰与淘宝的服饰商品库进行匹配，返回匹配序列中与主角服饰最相似的淘宝链接。在具体实施过程中，技术的难点和关键点在于如何检测服饰遮挡状态，从中挑选出遮挡状态最小的服饰图，以提高淘宝链接匹配的准确率。
[0004]目前，相关技术中，通常有两种方式可以对视频中的服饰的遮挡状态进行检测，一是利用深度学习算法对服饰进行遮挡检测，二是利用人工筛选的方法...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种服饰遮挡检测方法，其特征在于，所述方法包括：对第一图像进行服饰检测，在所述第一图像上标注出服饰的服饰检测框；其中，所述第一图像为视频序列中包括上装服饰和/或下装服饰的单帧图像；检测所述上装服饰或所述下装服饰对应的目标服饰检测框的数量是否为多个；在所述上装服饰或所述下装服饰对应的目标服饰检测框的数量为多个时，将每个所述目标服饰检测框对应的服饰分别作为第一服饰，对于每个所述第一服饰均执行以下操作：计算所述第一服饰对应的第一服饰检测框与各个第二服饰检测框的重叠值；其中，所述重叠值用于表征所述第一服饰检测框与所述第二服饰检测框的交集区域在所述第一服饰检测框中的占比，所述第二服饰检测框是不为所述第一服饰检测框的目标服饰检测框；基于所述重叠值检测所述第一服饰与各个所述第二服饰检测框对应的第二服饰之间的服饰遮挡状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像进行服饰检测，在所述第一图像上标注出服饰的服饰检测框，包括：将所述第一图像输入神经网络模型，以利用所述神经网络模型对所述第一图像进行服饰位置特征提取，得到所述第一图像的特征图；为所述特征图上的每一个点生成多个锚框，其中，每个锚框的尺寸不同；针对每个所述锚框，计算所述锚框中存在所述服饰的置信度；保留所述置信度大于或等于置信度阈值的目标锚框，并将所述目标锚框包围的区域确定为所述服饰的服饰检测框。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一服饰对应的第一服饰检测框与各个第二服饰检测框的重叠值，包括：在所述第一图像的图像坐标系下，获取所述第一服饰检测框的第一检测框坐标信息和各个所述第二服饰检测框的第二检测框坐标信息；针对每个所述第二服饰检测框，基于所述第一检测框坐标信息和所述第二检测框坐标信息计算重叠值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一检测框坐标信息包括所述第一服饰检测框的左上角位置的第一坐标信息和右下角位置的第二坐标信息，所述第二检测框坐标信息包括所述第二服饰检测框的左上角位置的第三坐标信息和右下角位置的第四坐标信息；所述基于所述第一检测框坐标信息和所述第二检测框坐标信息计算重叠值，包括：基于所述第一坐标信息和所述第二坐标信息确定所述第一服饰检测框的第一面积；基于所述第一坐标信息、所述第二坐标信息、所述第三坐标信息和所述第四坐标信息确定所述第一服饰检测框与所述第二服饰检测框的交集区域的左上角位置的第五坐标信息和右下角位置的第六坐标信息；基于所述第五坐标信息和所述第六坐标信息确定所述交集区域的第二面积；根据所述第一面积和所述第二面积计算重叠值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一坐标信息、所述第二坐标信息、所述第三坐标信息和所述第四坐标信息确定所述交集区域的左上角位置的第五坐标信息和右下角位置的第六坐标信息，包括：
根据所述第一坐标信息和所述第三坐标信息确定第五坐标信息；根据所述第二坐标信息和所述第四坐标信息确定第六坐标信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：屈杨，
申请(专利权)人：北京爱奇艺科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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