[发明专利]一种图像检测方法、装置、电子设备和存储介质

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：

对待识别图像进行预处理；

将预处理后的待识别图像作为当前待识别图像输入至预先训练好的神经网络模型，通过所述神经网络模型得到所述当前待识别图像的检测结果；

当所述检测结果不满足预设条件时，对所述当前待识别图像进行优化，将优化后的待识别图像作为所述当前待识别图像，重复执行上述操作，直到所述检测结果满足所述预设条件；

将满足所述预设条件的待识别图像输入至所述神经网络模型，通过所述神经网络模型得到所述待识别图像对应的目标检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对待识别图像进行预处理，包括：

获取所述待识别图像的尺寸；

当所述待识别图像的尺寸大于预设尺寸时，基于所述待识别图像的尺寸和所述预设尺寸确定剪裁单元的尺寸；

基于所述剪裁单元的尺寸确定所述剪裁单元的剪裁数量；

根据所述剪裁单元的尺寸和所述剪裁数量对所述待识别图像进行剪裁。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述待识别图像的尺寸和所述剪裁单元的尺寸确定所述剪裁单元的剪裁数量，包括：

基于所述剪裁单元的尺寸和预设预留百分比确定所述待识别图像的无预留剪裁长度；

根据所述无预留剪裁长度和所述待识别图像的尺寸计算所述剪裁单元的剪裁数量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述剪裁单元的尺寸和所述剪裁数量对所述待识别图像进行剪裁，包括：

基于所述剪裁数量和所述无预留剪裁长度计算所述待处理图像的剪裁起始位置；

基于所述剪裁起始位置和所述剪裁单元的尺寸确定剪裁结束位置；

按照所述剪裁起始位置和所述剪裁结束位置对所述待识别图像进行剪裁。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过所述神经网络模型得到所述当前待识别图像的检测结果之后，所述方法还包括：

获取所述检测结果中的各个预测框的面积；

将各个预测框的面积输入至预先确定的评价函数中，通过所述评价函数计算各个预测框的评价值；

根据各个预测框的评价值更新所述当前待识别图像的检测结果。

6.根据权利5所述的方法，其特征在于，根据各个预测框的评价值更新所述当前待识别图像的检测结果，包括：

当存在两个预测框的评价值大于预设评价值时，删除其预测框中面积最小的预测框，得到待识别图像对应的目标预测框；

将所述目标预测框对应的待识别图像的检测结果更新为所述当前待识别图像的检测结果。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述当前待识别图像进行优化，包括：

将所述当前待识别图像和预先确定的正/负样本组合为一个数据集，将所述数据集中的各个待识别图像作为所述当前待识别图像，对所述当前待识别图像进行优化。

8.一种图像检测装置，其特征在于，所述装置包括：

处理模块，用于对待识别图像进行预处理；

输入模块，用于将预处理后的待识别图像作为当前待识别图像输入至预先训练好的神经网络模型，通过所述神经网络模型得到所述当前待识别图像的检测结果；

优化模块，当所述检测结果不满足预设条件时，对所述当前待识别图像进行优化，将优化后的待识别图像作为所述当前待识别图像，重复执行上述操作，直到所述检测结果满足所述预设条件；

获取模块，将满足所述预设条件的待识别图像输入至所述神经网络模型，通过所述神经网络模型得到所述待识别图像对应的目标检测结果。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7中任一所述的图像检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的图像检测方法。