货架图区域分割方法、装置、终端设备和计算机介质制造方法及图纸

本公开的实施例公开了货架图区域分割方法、装置、终端设备和计算机介质。该方法的一具体实施方式包括：获取原始图像；将原始图像输入预先确定的分割模型，以得到目标图像；对目标图像进行融合后处理，以得到结果图像；将结果图像推送至具有显示功能的目标设备，以及控制目标设备显示结果图像。该实施方式通过对分割模型处理后的目标图像进一步进行融合后处理，提高了原始图像中待识别的有效区域的定位准确性以及层次定位的有效性，改进了区域分割的显示效果。的显示效果。的显示效果。

【技术实现步骤摘要】
货架图区域分割方法、装置、终端设备和计算机介质


[0001]本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及货架图区域分割方法、装置、终端设备和计算机介质。

技术介绍

[0002]在智能零售业务场景中，人工智能技术的应用越来越多。最常见的就是物品图像识别，物品识别是整个智能算法链条的最后一环。其中的货架图识别主要应用在对单个货架中每一层、每一个物品的识别场景中。货架图像主要是人工通过手机或者安装在货架周围的摄像头拍摄的图像。对货架图的识别主要涉及到货架本身定位、货架中不同区域的识别等任务。
[0003]然而，在实际应用场景中识别货架并对货架区域进行分割的过程中，经常会存在如下技术问题：
[0004]第一，针对货架图像拍摄的角度比较大，导致货架在图像中不会呈现标准的“正面照”，上下相邻货架层的检测框会出现大量的重叠区域，从而导致货架图区域分割不准确，分割显示效果较差。
[0005]第二，现有的图像分割技术无法准确的将相邻货架“分隔”开，所以无法有效的将图像中无效货架区域过滤掉，从而不能准确定位货架的分层区域，导致货架图区域分割效本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种货架图区域分割方法，包括：获取原始图像；将所述原始图像输入预先确定的分割模型，以得到目标图像；对所述目标图像进行融合后处理，以得到结果图像；将所述结果图像推送至具有显示功能的目标设备，以及控制所述目标设备显示所述结果图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预先确定的分割模型是通过如下步骤得到的：获取样本集，其中，所述样本集中的样本包括样本原始图像和对应于所述样本原始图像的样本目标图像；确定初始分割模型的结构以及初始化所述初始分割模型的参数；从所述样本集中选取样本，以及执行以下训练步骤：将选取的样本的样本原始图像输入至初始分割模型，得到所述选取的样本的目标图像；将所述选取的样本的目标图像与对应的样本目标图像进行比较；根据比较结果确定所述初始分割模型是否达到预设的优化目标；响应于确定所述初始分割模型达到所述优化目标，将所述初始分割模型确定为预先确定的分割模型。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述预先确定的分割模型包括编码器、双流自注意力模块和解码器，以及所述将所述原始图像输入预先确定的分割模型，以得到目标图像，包括：将所述原始图像输入所述编码器，以得到预处理图像特征；将所述预处理图像特征输入所述双流自注意力模块，以得到后处理图像特征；将所述后处理图像特征输入所述解码器，以得到所述目标图像。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述双流自注意力模块包括空间自注意力模块、通道自注意力模块和融合模块；以及所述将所述预处理图像特征输入所述双流自注意力模块，以得到后处理图像特征，包括：将所述预处理图像特征输入所述空间自注意力模块，以得到预处理空间特征；将所述预处理图像特征输入所述通道自注意力模块，以得到预处理通道特征；将所述预处理空间特征和所述预处理通道特征输入所述融合模块，以得到所述后处理图像特征。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对所述目标图像进行融合后处理，以得到结果图像，包括：从所述目标图像中提取缝隙区域集合，其中，所述缝隙区域集合中包括第一数目个缝隙区域；对所述缝隙区域集合进行拟合处理，以得到分割线区域集合，其中，所述分割线区域集合包括第二数目个分割线区域；基于所述结果图像和所述分割线区域集合，生成过程结果图像；
对所述过程结果图像进行过滤处理，以得到所述结果图像。6.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜亚东，
申请(专利权)人：多点深圳数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：