[发明专利]图像检测方法及系统有效
| 申请号： | 201810439250.3 | 申请日： | 2018-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN108629319B | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 傅天晓 | 申请（专利权）人： | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11256 北京市金杜律师事务所 | 代理人： | 王茂华 |
| 地址： | 100193 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开实施例提供了一种图像检测方法、图像检测系统、计算机设备及计算机可读存储介质，应用于移动应用技术领域，其中，图像检测方法包括：接收图像采集装置采集的人像图像；将人像图像输入神经网络模型中，神经网络模型包括目标分割模型和/或目标检测模型；当神经网络模型包括目标分割模型时，利用目标分割模型获取人像图像中的特定区域的属性信息；和/或当神经网络模型包括目标检测模型时，利用目标检测模型检测人像图像中是否存在目标对象；及判断人像图像是否满足预设标准。本公开实施例提供的图像检测方法，通过采用神经网络模型，可针对不同的识别需求自动识别采集到的人像图像，提高了图像识别性能，提高了检测效率和便利性。 | ||
| 搜索关键词： | 人像图像 神经网络模型 图像检测 目标分割 目标检测 计算机可读存储介质 采集 输入神经网络 图像检测系统 计算机设备 采集装置 接收图像 模型获取 模型检测 目标对象 属性信息 图像识别 移动应用 预设标准 自动识别 便利性 检测 应用 | ||
【主权项】：
1.一种图像检测方法，其特征在于，包括：/n接收图像采集装置采集的人像图像；/n将所述人像图像输入神经网络模型中，所述神经网络模型包括目标分割模型和/或目标检测模型；/n当所述神经网络模型包括所述目标分割模型时，利用所述目标分割模型获取所述人像图像中的特定区域的属性信息，所述属性信息包括颜色和纹理；和/或/n当所述神经网络模型包括所述目标检测模型时，利用所述目标检测模型检测所述人像图像中是否存在目标对象以实现对具体物体有无的检测，其中所述目标对象根据检测需求而被划分为标准内对象和标准外对象，所述标准内对象对应于规定必须存在的物体，所述标准外对象对应于规定不可存在的物体；及/n判断所述人像图像是否满足预设标准。/n
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