[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本公开实施例公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，所述图像处理方法包括获取预设对象在待处理图像中的位置信息和置信度，所述预设对象包括多个对象，所述位置信息表示所述预设对象在所述待处理图像中的位置，所述置信度表示所述待处理图像在所述位置包含所述预设对象的概率；基于所述待处理图像、所述预设对象的所述位置信息和所述置信度，确定所述待处理图像属于预设种类的概率P；基于所述概率P，确定所述待处理图像的种类。该技术方案通过将待处理图像以及待处理图像中的预设对象的位置信息和置信度等多种信息进行融合处理，提高了检测的准确率。

技术领域

本公开涉及计算机应用技术领域，具体涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，可以通过数据采集设备采集的视频/图像进行人脸识别。在一些人脸识别的应用场景中，需要检测用户是否佩戴口罩或者用户是否佩戴好口罩。例如，在人脸识别的过程中，若识别到用户佩戴口罩，则需要提醒用户取下口罩进行人脸识别；又例如，在大规模的传染病疫情中，需要检测公共场所中的市民是否佩戴口罩或者市民是否佩戴好口罩，以便于进行疫情控制。因此，基于视频/图像，如何检测用户是否佩戴口罩或者用户是否佩戴好口罩成为亟待解决的技术问题。

发明内容

为了解决相关技术中的问题，本公开实施例提供一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

第一方面，本公开实施例中提供了一种图像处理方法。

具体地，所述图像处理方法，包括：

获取预设对象在待处理图像中的位置信息和置信度，所述预设对象包括多个对象，所述位置信息表示所述预设对象在所述待处理图像中的位置，所述置信度表示所述待处理图像在所述位置包含所述预设对象的概率；

基于所述待处理图像、所述预设对象的所述位置信息和所述置信度，确定所述待处理图像属于预设种类的概率P；

基于所述概率P，确定所述待处理图像的种类。

结合第一方面，本公开在第一方面的第一种实现方式中，所述获取预设对象在待处理图像中的位置信息和置信度，包括：

将所述待处理图像输入目标检测模型，获取所述预设对象在所述待处理图像中的所述位置信息和所述置信度。

结合第一方面，本公开在第一方面的第二种实现方式中，所述基于所述待处理图像、所述预设对象的所述位置信息和所述置信度，确定所述待处理图像属于预设种类的概率P，包括：

基于所述待处理图像、所述预设对象的所述位置信息和所述置信度，利用神经网络模型，确定所述待处理图像属于预设种类的概率P。

结合第一方面的第二种实现方式，本公开在第一方面的第三种实现方式中，所述神经网络模型包括第一卷积神经网络模型，所述概率P包括第一概率P_cls1，所述基于所述待处理图像、所述预设对象的所述位置信息和所述置信度，利用神经网络模型，确定所述待处理图像属于预设种类的概率，包括：

基于所述待处理图像、所述预设对象的所述位置信息和所述置信度，获取所述预设对象的注意力热力图；

基于所述待处理图像以及所述预设对象的注意力热力图，通过所述第一卷积神经网络模型，确定所述待处理图像属于预设种类的第一概率P_cls1。

结合第一方面的第二种实现方式，本公开在第一方面的第四种实现方式中，所述神经网络模型包括第二卷积神经网络模型，所述概率P包括第二概率P_cls2，所述基于所述待处理图像、所述预设对象的所述位置信息和所述置信度，利用神经网络模型，确定所述待处理图像属于预设种类的概率，包括：