[发明专利]一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取至少一个摄像头采集的至少一个初始图像；

针对所述至少一个初始图像中的每个初始图像，分别对每个初始图像的局部特征和全局特征进行特征融合，得到特征融合结果；

基于每个初始图像的特征融合结果，分别确定每个初始图像的图像质量分类结果；

基于得到的所述至少一个初始图像的图像质量分类结果，输出所述至少一个摄像头成像的检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对每个初始图像的局部特征和全局特征进行特征融合，得到特征融合结果，包括：

针对每个初始图像，分别执行如下操作：

对所述初始图像进行下采样，得到初始图像特征图；

通过融合交互网络，基于所述初始图像特征图的局部特征和全局特征得到所述初始图像的特征融合结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过融合交互网络，基于所述初始图像特征图的局部特征和全局特征得到所述初始图像的特征融合结果，包括：

将所述初始图像特征图作为当前特征图；

迭代执行如下步骤：将所述当前特征图输入所述融合交互网络，通过所述融合交互网络对所述当前特征图进行局部特征和全局特征的融合，得到融合特征图像；对所述融合特征图像进行特征提取，得到新的当前特征图；

直至达到设定迭代次数为止，将最后一次得到的融合特征图像作为所述初始特征图像的融合特征结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述融合交互网络包括卷积神经网络和自注意力机制网络；所述将所述当前特征图输入所述融合交互网络，通过所述融合交互网络对所述当前特征图进行局部特征和全局特征的融合，得到融合特征图像，包括：

将所述当前特征图输入所述卷积神经网络，得到所述卷积神经网络输出的多个局部特征图像块；

将所述多个局部特征图像块输入所述自注意力机制网络，通过所述自注意力机制网络对多个局部特征图像块进行全局特征融合，得到所述融合特征图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述自注意力机制网络对多个局部特征图像块进行全局特征融合，得到所述融合特征图像，包括：

通过所述自注意力机制网络，分别确定所述多个局部特征图像块中每个局部特征图像块的特征值，并基于每个局部特征图像块的特征值，得到全局特征图；每个局部特征图像块的特征值是对该局部特征图像块中每个像素与其余像素进行全局特征交互得到的；

基于所述全局特征图，得到所述融合特征图像。

6.根据权利要求1～5任一项所述的方法，其特征在于，所述基于得到的所述至少一个初始图像的图像质量分类结果，输出所述至少一个摄像头成像的检测结果，包括：

基于得到的所述至少一个初始图像的图像质量分类结果，确定所述至少一个摄像头成像的检测结果；

通过显示界面展示所述至少一个摄像头成像的检测结果；或者，将所述至少一个摄像头成像的检测结果发送至服务器。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始图像为一个，且所述初始图像是由多个摄像头采集的多个图像拼接而成的；所述基于得到的所述至少一个初始图像的图像质量分类结果，输出所述至少一个摄像头成像的检测结果，包括：

基于每个摄像头采集的图像在所述初始图像中的位置信息，以及所述初始图像的图像质量分类结果中包含的各个位置的图像的图像检测结果，输出多个摄像头成像的检测结果。

8.一种图像检测装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取单元，用于获取至少一个摄像头采集的至少一个初始图像；

处理单元，用于针对所述至少一个初始图像中的每个初始图像，分别对每个初始图像的局部特征和全局特征进行特征融合，得到特征融合结果；基于每个初始图像的特征融合结果，分别确定每个初始图像的图像质量分类结果；基于得到的所述至少一个初始图像的图像质量分类结果，输出所述至少一个摄像头成像的检测结果。