【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机视觉，特别是涉及一种基于人工智能的动态检测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、现有的商品检测技术主要是基于静态图像进行检测，利用传统的目标检测算法对静态图像中的商品进行识别。然而，静态图像在动态环境中存在一定局限，特别是在背景复杂、物体运动或多商品重叠的情况下：容易被背景干扰，导致识别错误；商品可能出现在运动物体中，导致静态图像识别难以准确检测；多个商品同时出现时，静态图像识别容易出现误识别或漏识别。基于静态图像的商品检测技术准确性和可靠性均较低。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于人工智能的动态检测方法、装置、设备及介质，旨在提高商品检测的准确性和可靠性。
2、为了实现上述目的，本公开实施例的第一方面，提供一种基于人工智能的动态检测方法，所述方法包括：
3、响应于打开商品动态检测功能，获取针对商品动态检测的连续多个视频帧，检测每一帧所述视频帧中的每一商品的特征，根据检测到的商品的所述特征生成商品的检测框并且标定每一所述商品的跟踪标...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的动态检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据所述商品跟踪结果中在多个所述视频帧中所述商品的运动轨迹，确定所述商品对应的图像检测异常类型，并根据所述商品对应的所述图像检测异常类型，对所述检测框执行与所述异常类型相对应的检测框修正，得到检测框修正结果，包括：
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述时空关联逻辑，包括：
4.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述空间重合度判断，包括：
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据所述初步检测结果和所...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的动态检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据所述商品跟踪结果中在多个所述视频帧中所述商品的运动轨迹，确定所述商品对应的图像检测异常类型，并根据所述商品对应的所述图像检测异常类型，对所述检测框执行与所述异常类型相对应的检测框修正，得到检测框修正结果，包括：
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述时空关联逻辑，包括：
4.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述空间重合度判断，包括：
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据所述初步检测结果和所述商品跟踪结果，关联不同所述视频帧中的同一商品的所述检测框，包括：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：龙涛，杨恒，吴永杰，武子麟，
申请(专利权)人：深圳爱莫科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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