[发明专利]一种图像检测方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种图像检测方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括：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，通过神经网络模型得到当前待识别图像的检测结果；当检测结果不满足预设条件时，对当前待识别图像进行优化，将优化后的待识别图像作为当前待识别图像，重复执行上述操作，直到检测结果满足预设条件；将满足预设条件的待识别图像输入至神经网络模型，通过神经网络模型得到待识别图像对应的目标检测结果。本发明实施例的方案可以在不改变神经网络模型结构的基础上，提高图像目标检测的准确率，同时减小图像目标检测的计算复杂度。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像检测方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

输电线路横跨山川、河流、城市、乡村，复杂的环境使其很容易遭到破坏。输电线路一旦发生事故断电，必然会造成巨大经济损失。因此，需要对输电线路进行监控与维护。

随着信息技术发展，基于人工智能的小目标图像检测方法得到了发展。这种小目标图像检测方法可以通过扩充小目标样本的规模，增强图像检测模型的鲁棒性和泛化能力；或者利用多尺度学习算法和图像之间的上下文信息提升小目标的检测性能。但是这些方法在计算过程中会产生大量的参数，计算代价大，无法满足设备实时计算的要求。并且上述方法都需要修改网络结构，网络结构的变化会直接影响到部署难度，降低了图像检测的效率。

发明内容

本发明提供一种图像检测方法、装置、电子设备和存储介质，能够对待处理图像进行优化，在不需要更改图像检测模型的基础上提高小目标图像检测结果的准确率。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像检测方法，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。

第二方面，本发明实施例还提供了一种图像检测装置，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。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例提供的图像检测方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例提供的图像检测方法。