【技术实现步骤摘要】
图片检测方法、处理方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本申请涉及人工智能
，具体涉及一种物品定位方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
技术介绍
[0002]在物流场站、地铁站、机场及车站等公共场所，常使用安检机等设备对包裹行李进行安全检查，通过观察X光图像来判断其中是否含有违禁品。安检显示屏幕上展示的是连续的包裹运动视频，当需要获取每个包裹图像时，现有方案一般是通过安检机红外检测装置，判断包裹起止时间，并在此时间段内裁剪得到对应包裹的图像。但在物流场所高速安检领域，传送带运动速度可超过1.5m/s，且存在包裹密集堆放、包裹形状尺寸各异等问题。在高速运动、麻包件内密集堆放包裹、包裹高度方向尺寸变化时，可能会出现将一个包裹切割成两张图像的情况，这将对统计包裹数量、包裹图像与快递条码准确绑定等产生较大影响。
技术实现思路
[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种图片检测方法、处理方法、装置、计算机设备及存储介质，可检测出连续切割的图片是否属于误切割图片，有助于准确统计包裹数量、提高包裹...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图片检测方法，其特征在于，包括：获取连续切割原始图片得到的第一物品图像和第二物品图像，所述第一物品图像的第一侧列像素和所述第二物品图像的第二侧列像素在所述原始图片中相邻；提取所述第一物品图像中以所述第一侧列像素为起点，预设数量列的第一像素信息；提取所述第二物品图像中以所述第二侧列像素为起点，预设数量列的第二像素信息；若所述第一像素信息和所述第二像素信息的特征差异数值小于等于预设阈值，则确定所述第一物品图像和所述第二物品图像在所述原始图片中属于同一物品的图像。2.如权利要求1所述的图片检测方法，其特征在于，所述获取连续切割原始图片得到的第一物品图像和第二物品图像，包括：获取切割所述原始图片的第一切割时刻和第二切割时刻，所述第一切割时刻和所述第二切割时刻为连续两次切割对应的时刻；若所述第一切割时刻和所述第二切割时刻之间的时间间隔小于等于预设间隔阈值，则获取所述第一切割时刻切割得到的所述第一物品图像，以及所述第二切割时刻切割得到的所述第二物品图像。3.如权利要求1或2所述的图片检测方法，其特征在于，所述提取所述第一物品图像中以所述第一侧列像素为起点，预设数量列的第一像素信息，包括：对所述第一物品图像进行灰度化处理和背景去除，得到第一预处理图像；提取所述第一预处理图像中以所述第一侧列像素为起点，预设数量列的第一像素信息；提取所述第二物品图像中以所述第二侧列像素为起点，预设数量列的第二像素信息，包括：对所述第二物品图像进行灰度化处理和背景去除，得到第二预处理图像；提取所述第二预处理图像中以所述第二侧列像素为起点，预设数量列的第二像素信息。4.如权利要求3所述的图片检测方法，其特征在于，所述若所述第一像素信息和所述第二像素信息的特征差异数值小于等于预设阈值，则所述第一物品图像和所述第二物品图像在所述原始图片中属于同一物品的图像，包括：计算所述第一像素信息中的第一统计特征值，以及所述第二像素信息的第二统计特征值；若所述第一统计特征值和所述第二统计特征值的差值小于等于预设阈值，则所述第一物品图像和所述第二物品图像在所述原始图片中属于同一物品的图像；和/或，提取所述第一像素信息的第一特征点，以及所述第二像素信息的第二特征点；若所述第一特征点和所述第二特征点匹配，则所述第一物品图像和所述第二物品图像在所述原始图片中属于同一物品的图像。5.如权利要求4所述的物品定位方法，其特征在于，所述第一统计特征值为所述第一像素信息中各列像素的第一特征均值，所述第二统计特征值为所述第二像素信息中各列像素的第二特征均值，所述若所述第一统计特征值和所述第二统计特征值的差值小于等于预设阈值，则确定所述第一物品图像和所述第二物品图像在所述原始图片中属于同一物品的图像，包括：
若所述第一像素信息和所述第二像素信息中至少一个只有一列像素，则当所述第一特征均值和所述第二特征均值的差值小于等于预设阈值时，确定所述第一物品图像和所述第二物品图像在所述原始图片中属于同一物品的图像；若所述第一像素信息和所述第二像素信息中包含多列像素，则根据所述第一特征均值计算第一像素信息中相邻列像素的第一变化趋势，根据所述第二特征均值计算第二像素信息中相邻列像素的第二变化趋势；当所述第一变化趋势与所述第二变化趋势相同，且所述第一侧列像素的第一特征均值与所述第二侧列像素的第二特征均值的差值小于等于预设阈值时，确定所述第一物品图像和所述第二物品图像在所述原始图片中属于同一物品的图像。6.如权利要求4所述的图片检测方法，其特征在于，所述第一统计特征值为所述第一像素信息中相邻列像素的第一序列距离，所述第二统...
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