【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能和金融科技，尤其揭露了一种图片多标签检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能技术的兴起，人工智能技术下的多标签目标检测有着广泛的应用，如，多标签目标检测可以用于在在金融科技场景的保险业务中检测车辆是否损伤以及损失的部位，或在交通场景中检测行人是否闯红灯或者骑车者是否佩戴头盔，或在办公场景中检测上班考勤情况，或在航线场景中检测船舶航行情况等。
2、相比一般使用场景中一个目标检测框对应一个类别标签，多标签则是一个目标检测框对应多个类别标签，比如图片中目标检测框内的内容可以是狗的类别，同时也可以是动物类别，图片中目标检测框内的内容可以是车前灯损伤类别，也可以是车灯损伤类别，同时也以是车辆损伤类别；多标签目标标签检测模型相比单标签能一次检出更多的类别，包括更多的层级类别，当然也引入了更复杂的关系，因此也是领域内研究的难题，但现有的多标签目标标签检测模型在检测还存在的问题，如检测的实时效率低以及检测占用的资源和成本大；因此，本领域技术人员亟需寻找一种新的技术方案来解决上述的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种图片多标签检测方法、装置、计算机设备及存储介质，能够提高多目标标签检测的实时检测效率，以及降低资源占用与成本。
2、一种图片多标签检测方法，所述方法包括：
3、获取待识别标签图片；
4、将所述待识别标签图片输入至预设的目标标签检测模型；
5、通过所述目
6、按照预设的目标检测方法对所述待识别标签图片中与所述主块分类对应的检测框进行筛选处理，得到筛选后的目标检测框，并确定与所述目标检测框对应的主块分类为第一目标标签；
7、计算所述待识别标签图片中所述目标检测框的置信度，确定预设数值置信度的目标检测框对应的次块分类为第二目标标签；
8、将作为所述待识别标签图片检测结果的所述第一目标标签和第二目标标签从所述目标标签检测模型输出。
9、一种图片多标签检测装置，所述装置包括：
10、第一获取模块，用于获取待识别标签图片；
11、输入模块，用于将所述待识别标签图片输入至预设的目标标签检测模型；
12、分类模块，用于通过所述目标标签检测模型获取以所述待识别标签图片对应的分类标签分类成的主块分类和次块分类；
13、处理模块，用于按照预设的目标检测方法对所述待识别标签图片中与所述主块分类对应的检测框进行筛选处理，得到筛选后的目标检测框，并确定与所述目标检测框对应的主块分类为第一目标标签；
14、第一计算模块，用于计算所述待识别标签图片中所述目标检测框的置信度，确定预设数值置信度的目标检测框对应的次块分类为第二目标标签；
15、输出模块，用于将作为所述待识别标签图片检测结果的所述第一目标标签和第二目标标签从所述目标标签检测模型输出。
16、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种图片多标签检测方法。
17、上述图片多标签检测方法、装置、计算机设备及存储介质，一方面，基于目标标签检测模型可执行实时图片的目标检测任务，不仅检测速度快，而且输出的检测结果具有实时性，另一方面，基于目标标签检测模型可实现图片多标签的目标检测，输出多个类别信息的检测结果，可降低资源占用与成本。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种图片多标签检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图片多标签检测方法，其特征在于，所述将所述待识别标签图片输入至预设的目标标签检测模型之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的图片多标签检测方法，其特征在于，所述获取在样本图片中以预设的标签格式标注的检测框之前，还包括：
4.根据权利要求2所述的图片多标签检测方法，其特征在于，所述按照预设的目标损失度公式计算各所述类别集合的类别损失，包括：
5.根据权利要求1所述的图片多标签检测方法，其特征在于，所述按照预设的目标检测方法对所述待识别标签图片中与所述主块分类对应的检测框进行筛选处理，得到筛选后的目标检测框，并确定与所述目标检测框对应的主块分类为第一目标标签，包括；
6.根据权利要求1所述的图片多标签检测方法，其特征在于，所述通过所述目标标签检测模型获取以所述待识别标签图片对应的分类标签分类成的主块分类和次块分类，包括：
7.一种图片多标签检测装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的图片多标签检测装置，其特征在于
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述一种图片多标签检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述一种图片多标签检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种图片多标签检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图片多标签检测方法，其特征在于，所述将所述待识别标签图片输入至预设的目标标签检测模型之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的图片多标签检测方法，其特征在于，所述获取在样本图片中以预设的标签格式标注的检测框之前，还包括：
4.根据权利要求2所述的图片多标签检测方法，其特征在于，所述按照预设的目标损失度公式计算各所述类别集合的类别损失，包括：
5.根据权利要求1所述的图片多标签检测方法，其特征在于，所述按照预设的目标检测方法对所述待识别标签图片中与所述主块分类对应的检测框进行筛选处理，得到筛选后的目标检测框，并确定与所述目标检测框对应的主块分类为第一目标标签，包括；
【专利技术属性】
技术研发人员：方起明，刘莉红，陈远旭，肖京，
申请(专利权)人：平安科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。