[发明专利]一种图像质量筛选方法及装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像质量筛选方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待筛选图像集；

将所述待筛选图像集输入训练好的筛选模型，得到图像质量筛选结果；其中，所述筛选模型是通过根据样本图像所包含的人体关键点信息、样本图像清晰度进行训练得到的；

输出所述图像质量筛选结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述筛选模型的训练过程，包括：

根据获取的样本图像集的关键点信息和所述样本图像集的清晰度，确定所述样本图像集中满足预设条件的第一样本图像集；

确定所述第一样本图像集中与预设的待搜索图像集所包含的图像相关的第二样本图像集；

根据所述第二样本图像集完成对所述筛选模型的训练。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一样本图像集中与预设的待搜索图像集所包含的图像相关的第二样本图像集，包括：

在所述第一样本图像集中搜索所述待搜索图像集的每一图像，得到在所述第一样本图像集中的所述每一图像对应的顺序列表；

根据所述顺序列表，确定所述待搜索图像集的每一图像对应的平均正确率，得到平均正确率集；

确定第二样本图像集，其中，第二样本图像集对应的平均正确率大于预设阈值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述样本图像集中的图像为包括至少包含一个行人的图像或者视频；所述关键点信息包括所述样本图像中行人的人体部位。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据获取的样本图像集的关键点信息和所述样本图像集的清晰度，确定所述样本图像集中满足预设条件的第一样本图像集，包括：

根据所述样本图像集中每一图像包含的行人的关键点信息，确定所述每一图像中行人的人体完整度信息；

根据所述样本图像集中的每一图像中行人的人体完整度信息和所述样本图像集中的每一图像的清晰度，确定所述样本图像集中满足预设条件的第一样本图像集。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述第一样本图像集中搜索所述待搜索图像集的每一图像，得到在所述第一样本图像集中的所述每一图像对应的顺序列表之前，还包括：

将所述待搜索图像集中的第M个样本图像相关的N张图像加入所述第一样本图像集中；其中，M、N均为大于等于1的整数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述第一样本图像集中搜索所述第M个样本图像，得到所述第一样本图像集中与所述第M个样本图像相关的图像的搜索结果列表；其中，所述搜索结果列表为所述顺序列表中的一部分；

根据所述搜索结果列表中的所述N张图像对应的排列结果，确定所述第M个样本图像对应的第M个平均正确率。

8.一种图像质量筛选装置，其特征在于，所述装置包括：第一获取模块、第一输入模块和第一输出模块，其中：

所述第一获取模块，用于获取待筛选图像集；

所述第一输入模块，用于将所述待筛选图像集输入训练好的筛选模型，得到图像质量筛选结果；其中，所述筛选模型是通过根据样本图像所包含的人体关键点信息、样本图像清晰度进行训练得到的；

所述第一输出模块，用于输出所述图像质量筛选结果。

9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被执行后，能够实现权利要求1至7任一项所述的方法步骤。

10.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机可执行指令，所述处理器运行所述存储器上的计算机可执行指令时可实现权利要求1至7任一项所述的方法步骤。