【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及图像处理，尤其涉及一种图像检测方法、装置、存储介质以及电子设备。
技术介绍
1、随着互联网技术的快速发展，现如今，各行业的事务信息大多都选择借助计算机进行记录和存储，以及借助计算机处理事务，即将事务从线下处理转为线上处理的方式。
2、一些机构在线上处理事务时，往往需要审核大量的电子文件以推进相应的事务。针对一些需要客户上传相关电子材料至机构的系统的处理事务，可以由机构采用机器/人工审核的方式对上传的相关电子材料进行审核以推进相应的事务。在此过程中，机构对电子材料的审核事项可以包括查看上传的材料是否准确、查看上传的材料是否符合要求、查看材料的内容的完整性等。
技术实现思路
1、本说明书提供了一种图像检测方法、装置、存储介质以及电子设备，可以检测指定类别的图像是否为包含完整内容的图像，提升了检测图像的完整度的准确率。所述技术方案如下：
2、第一方面，本说明书提供了一种图像检测方法，所述方法包括：
3、获取待检测图像，在所述待检测图像中获取属于目标类别的目标图像；
4、对所述目标图像中的主体内容进行检测，得到所述主体内容对应的主体图像在所述目标图像中的位置信息；
5、采用边缘检测方式，并基于所述位置信息对所述主体图像进行完整度检测，确定所述目标图像的完整度检测结果。
6、第二方面，本说明书提供了一种检测模型训练方法，所述方法包括：
7、获取目标类型的样本图像，基于所述样本图像生成正样本图像和负
8、采用初始检测模型对所述正样本图像和所述负样本图像进行计算，得到所述正样本图像对应的第一特征向量，以及所述负样本图像对应的第二特征向量；
9、基于所述第一特征向量和所述第二特征向量计算对比损失函数；
10、基于所述对比损失函数调整所述初始检测模型，得到训练完成的检测模型。
11、第三方面，本说明书提供了一种图像检测装置，所述装置包括：
12、图像获取模块，用于获取待检测图像，在所述待检测图像中获取属于目标类别的目标图像；
13、第一检测模块，用于对所述目标图像中的主体内容进行检测，得到所述主体内容对应的主体图像在所述目标图像中的位置信息；
14、第二获取模块，用于采用边缘检测方式，并基于所述位置信息对所述主体图像进行完整度检测，确定所述目标图像的完整度检测结果。
15、第四方面，本说明书提供了一种检测模型训练装置，所述装置包括：
16、图像获取模块，用于获取目标类型的样本图像，基于所述样本图像生成正样本图像和负样本图像，所述正样本图像为内容完整的图像，所述负样本图像为内容不完整的图像；
17、向量计算模块，用于采用初始检测模型对所述正样本图像和所述负样本图像进行计算，得到所述正样本图像对应的第一特征向量，以及所述负样本图像对应的第二特征向量；
18、损失计算模块，用于基于所述第一特征向量和所述第二特征向量计算对比损失函数；
19、模型调整模块，用于基于所述对比损失函数调整所述初始检测模型，得到训练完成的检测模型。
20、第五方面，本说明书提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。
21、第六方面，本说明书提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行如上述的方法步骤。
22、第七方面，本说明书提供了一种电子设备，可包括：存储器和处理器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述存储器加载并执行上述的方法步骤。
23、本说明书提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
24、本说明书实施例中，首先获取待检测图像，在该待检测图像中获取属于目标类别的目标图像，然后对该目标图像中的主体内容进行检测，得到该主体内容对应的主体图像在该目标图像中的位置信息，最后采用边缘检测方式，并基于该位置信息对该主体图像进行完整度检测，确定该目标图像的完整度检测结果。本说明书实施例先对属于目标类别的目标图像中的主体内容进行检测，得到主体内容对应的主体图像在目标图像中的位置信息，再根据边缘检测方式和位置信息对主体图像进行完整度检测，以得到目标图像的完整度检测结果。本说明书实施例可以检测指定类别的图像是否为包含完整内容的图像，提升了检测图像的完整度的准确率。
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1.一种图像检测方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1的方法，所述在所述待检测图像中获取属于目标类别的目标图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，所述对所述待检测图像进行分类识别，得到所述待检测图像中属于目标类别的目标图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，所述对所述目标图像中的主体内容进行检测，得到所述主体内容对应的主体图像在所述目标图像中的位置信息，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，所述采用边缘检测方式，并基于所述位置信息对所述主体图像进行完整度检测，确定所述目标图像的完整度检测结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，所述基于所述边缘信息和所述位置信息确定所述主体图像的图像特征向量，包括：
7.一种检测模型训练方法，所述方法包括：
8.根据权利要求7所述的方法，所述基于所述样本图像生成正样本图像和负样本图像，包括：
9.根据权利要求7所述的方法，所述采用初始检测模型对所述正样本图像和所述负样本图像进行计算，得到所述正样本图像对应的第一特征向量，以及所述负样本图像对
10.一种图像检测装置，所述装置包括：
11.一种检测模型训练装置，所述装置包括：
12.一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1～6或7～9任意一项的方法步骤。
13.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行如权利要求1～6或7～9任意一项的方法步骤。
14.一种电子设备，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1～6或7～9任意一项的方法步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种图像检测方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1的方法，所述在所述待检测图像中获取属于目标类别的目标图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，所述对所述待检测图像进行分类识别，得到所述待检测图像中属于目标类别的目标图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，所述对所述目标图像中的主体内容进行检测，得到所述主体内容对应的主体图像在所述目标图像中的位置信息，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，所述采用边缘检测方式，并基于所述位置信息对所述主体图像进行完整度检测，确定所述目标图像的完整度检测结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，所述基于所述边缘信息和所述位置信息确定所述主体图像的图像特征向量，包括：
7.一种检测模型训练方法，所述方法包括：
8.根据权利要求7所述的方法，所述基于所述样本图像生成正...
【专利技术属性】
技术研发人员：余高成，马哲，王洪彬，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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