[发明专利]目标对象的检测方法和智能识别机器人

说明书

本申请公开了一种目标对象的检测方法和智能识别机器人，该方法包括：获取根据税费计算规则计税需要的第一计税关键信息；获取包含目标对象的图像；对所述包含目标对象的图像进行识别和分类，得到所述目标对象的分类标识，该分类标识用于表征所述目标对象的税务编码信息；基于所述分类标识和所述第一计税关键信息，利用税费计算规则计算所述目标对象的税额。该方法不仅减少了人工成本，降低了工作人员的工作量，而且很大程度上提高了对目标对象的检测效率。

技术领域

本发明一般涉及互联网技术领域，具体涉及目标对象的检测方法和智能识别机器人。

背景技术

随着经济发展水平和市场化程度的不断提高，国际之间的贸易往来十分密切，越来越多的出入境商品需要经过海关税收才能安全出入境。其中，海关税收是海关对依法监管的进出境货物、物品和运输工具所征收的税。为了合理开展海关税收工作，需要对货品、物品等目标对象进行检测以完成征税。

目前，相关技术中是海关工作人员凭借人工经验对目标对象进行检测，并在查询完税价格后按照税则确定目标对象的应缴税额。但是，该方法为人工操作使得工作人员工作量大，人工成本高，依赖人工经验值导致对目标对象检测不准确且工作效率低。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种目标对象的检测方法和智能识别机器人，能够自动检测目标对象，不仅减少了工作人员的工作量，降低了人工成本，而且很大程度上提高了检测效率。

第一方面，本申请提供了一种目标对象的检测方法，该方法包括：

获取根据税费计算规则计税需要的第一计税关键信息；

获取包含目标对象的图像；

对所述包含目标对象的图像进行识别和分类，得到所述目标对象的分类标识，所述分类标识用于表征所述目标对象的税务编码信息；

基于所述分类标识和所述第一计税关键信息利用税费计算规则计算所述目标对象的税额。

在其中一个实施例中，对所述包含目标对象的图像进行识别和分类，得到目标对象的分类标识，包括：

对所述图像进行粗分类识别得到所述目标对象的根类别；

基于所述根类别，对所述图像进行细分类识别得到所述目标对象的子类别；

根据所述子类别与分类标识之间的映射关系，得到所述目标对象的分类标识。

在其中一个实施例中，对所述图像进行粗分类识别得到所述目标对象的根类别，包括：

对所述图像进行目标检测处理，得到所述目标对象在所述图像中的位置信息；

基于所述位置信息，确定所述目标对象的形状信息；

对所述形状信息进行识别处理，得到所述目标对象的根类别。

在其中一个实施例中，基于所述目标对象的根类别，对所述图像进行细分类识别确定所述目标对象的子类别，包括：

提取所述目标对象的特征值；

基于所述目标对象的根类别，从预设库中确定与所述根类别对应的样本图像；

将所述特征值与所述样本图像的特征值进行比对，确定所述目标对象的子类别。

在其中一个实施例中，在对所述图像进行细分类识别得到所述目标对象的子类别之后，包括：

获取申报信息中的商品名称和规格型号；

将所述目标对象的子类别与所述商品名称和规格型号进行比对；

当比对不一致时，进行报警提示，所述报警提示用于指示核查所述目标对象的子类别和所述报关单的商品名称和规格型号；