【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及图像处理，尤其涉及图像分割异常检测方法、装置、设备、存储介质及产品。
技术介绍
1、图像分割是图像处理中的一种常见方法，可将图像中的特定目标进行像素级的标注。图像分割的输入一般是一张自然图像(例如三通道rgb图像或单通道yuv图像)，输出是一张和自然图像宽高相等的掩模(mask)，掩模一般只有一个通道，概率值的值域为[0,255]。在掩模的像素中，概率值越大，表示自然图像中该位置为特定目标的概率越大。
2、基于深度学习的图像分割模型的效果高度依赖于数据集质量，在模型使用中，会存在对某些场景的处理效果不佳的情况，需要将类似的场景对应的异常检测结果补充到数据集中，以提高深度学习模型的效果。目前，对异常检测结果的收集一般是用过人工筛选的方式进行，即通过人工判断的方式确定图像分割结果是否异常，图像分割异常检测效率较低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供图像分割异常检测方法、装置、设备、存储介质及产品，以解决相关技术中图像分割异常检测效率较低的技术问题，有效提高图像分割异常检测效率。
2、在第一方面，本申请实施例提供了一种图像分割异常检测方法，包括：
3、获取当前目标框图像、上一目标框图像、当前分割输出掩膜以及上一分割输出掩膜，所述当前目标框图像和所述当前分割输出掩膜通过设定的图像分割模型对当前输入图像进行图像分割得到，所述上一目标框图像和所述上一分割输出掩膜通过所述图像分割模型对上一输入图像进行图像分割得到；
4、根据所述当
5、根据所述当前目标框图像和所述上一目标框图像的颜色值差异，以及所述当前分割输出掩膜和所述上一分割输出掩膜的概率值差异，确定所述当前分割输出掩膜在时间域上的时域异常概率；
6、根据所述空域异常概率以及所述时域异常概率确定所述当前分割输出掩膜的异常检测结果。
7、在第二方面，本申请实施例提供了一种图像分割异常检测装置，包括图像获取模块、空域检测模块、时域检测模块和异常确定模块，其中：
8、所述图像获取模块，配置为获取当前目标框图像、上一目标框图像、当前分割输出掩膜以及上一分割输出掩膜，所述当前目标框图像和所述当前分割输出掩膜通过设定的图像分割模型对当前输入图像进行图像分割得到，所述上一目标框图像和所述上一分割输出掩膜通过所述图像分割模型对上一输入图像进行图像分割得到；
9、所述空域检测模块，配置为根据所述当前分割输出掩膜中概率值在设定概率范围的像素占比，确定所述当前分割输出掩膜在空间域上的空域异常概率；
10、所述时域检测模块，配置为根据所述当前目标框图像和所述上一目标框图像的颜色值差异，以及所述当前分割输出掩膜和所述上一分割输出掩膜的概率值差异，确定所述当前分割输出掩膜在时间域上的时域异常概率；
11、所述异常确定模块，配置为根据所述空域异常概率以及所述时域异常概率确定所述当前分割输出掩膜的异常检测结果。
12、在第三方面，本申请实施例提供了一种图像分割异常检测设备，包括：存储器以及一个或多个处理器；
13、所述存储器，用于存储一个或多个程序；
14、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的图像分割异常检测方法。
15、在第四方面，本申请实施例提供了一种存储计算机可执行指令的非易失性存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面所述的图像分割异常检测方法。
16、在第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序存储在计算机可读存储介质中，设备的至少一个处理器从计算机可读存储介质读取并执行计算机程序，使得设备执行如第一方面所述的图像分割异常检测方法。
17、本申请实施例通过根据当前分割输出掩膜中概率值在设定概率范围的像素占比，确定当前分割输出掩膜在空间域上的空域异常概率，以及根据当前目标框图像和上一目标框图像的颜色值差异，以及当前分割输出掩膜和上一分割输出掩膜的概率值差异，确定当前分割输出掩膜在时间域上的时域异常概率，并根据空域异常概率以及时域异常概率确定当前分割输出掩膜的异常检测结果，可在空域和时域上评估图像分割结果的异常程度，准确判断图像分割结果是否异常，不需要人工筛选异常分割结果，有效提高图像分割异常检测效率。
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1.一种图像分割异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像分割异常检测方法，其特征在于，所述根据所述当前分割输出掩膜中概率值在设定概率范围的像素占比，确定所述当前分割输出掩膜在空间域上的空域异常概率，包括：
3.根据权利要求1所述的图像分割异常检测方法，其特征在于，所述根据所述当前分割输出掩膜中概率值在设定概率范围的像素占比，确定所述当前分割输出掩膜在空间域上的空域异常概率之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的图像分割异常检测方法，其特征在于，所述根据所述当前目标框图像和所述上一目标框图像的颜色值差异，以及所述当前分割输出掩膜和所述上一分割输出掩膜的概率值差异，确定所述当前分割输出掩膜在时间域上的时域异常概率，包括：
5.根据权利要求4所述的图像分割异常检测方法，其特征在于，所述根据所述第一像素比例以及所述第二像素比例确定分割结果抖动程度，包括以下至少一种：
6.根据权利要求4所述的图像分割异常检测方法，其特征在于，所述将所述分割结果抖动程度映射到设定概率范围，得到所述当前分割输出掩膜在时间域上的时
7.根据权利要求4所述的图像分割异常检测方法，其特征在于，所述将所述分割结果抖动程度映射到设定概率范围，得到所述当前分割输出掩膜在时间域上的时域异常概率之后，还包括：
8.根据权利要求7所述的图像分割异常检测方法，其特征在于，所述确定所述当前目标框图像的静态程度，包括：
9.一种图像分割异常检测装置，其特征在于，包括图像获取模块、空域检测模块、时域检测模块和异常确定模块，其中：
10.一种图像分割异常检测设备，其特征在于，包括：存储器以及一个或多个处理器；
11.一种存储计算机可执行指令的非易失性存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-8任一项所述的图像分割异常检测方法。
12.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述的图像分割异常检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种图像分割异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像分割异常检测方法，其特征在于，所述根据所述当前分割输出掩膜中概率值在设定概率范围的像素占比，确定所述当前分割输出掩膜在空间域上的空域异常概率，包括：
3.根据权利要求1所述的图像分割异常检测方法，其特征在于，所述根据所述当前分割输出掩膜中概率值在设定概率范围的像素占比，确定所述当前分割输出掩膜在空间域上的空域异常概率之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的图像分割异常检测方法，其特征在于，所述根据所述当前目标框图像和所述上一目标框图像的颜色值差异，以及所述当前分割输出掩膜和所述上一分割输出掩膜的概率值差异，确定所述当前分割输出掩膜在时间域上的时域异常概率，包括：
5.根据权利要求4所述的图像分割异常检测方法，其特征在于，所述根据所述第一像素比例以及所述第二像素比例确定分割结果抖动程度，包括以下至少一种：
6.根据权利要求4所述的图像分割异常检测方法，其特征在于，所述将所述分割...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟祥飞，邓博，
申请(专利权)人：杭州团星信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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