物品遗落的确定方法和装置、模型训练方法和装置制造方法及图纸

本公开的实施例提供了一种物品遗落的确定方法和装置、模型训练方法和装置，所述物品遗落的确定方法包括：从针对预设区域的第一数据中检测人物信息，得到参考人物信息；从针对所述预设区域的第二数据中确定是否存在所述参考人物信息，所述第二数据至少包括第二图像数据；响应于不存在所述参考人物信息，则采用通过图像样本训练得到的物品检测模型，从所述第二图像数据中识别物品得到识别结果，所述图像样本中包括被标注为与预设区域相关的物品；根据所述识别结果确定是否发生物品遗落。本公开的实施例可以通过预先训练的模型识别物品，不需要用户就座之后标记物品，有助于降低操作复杂度，且不会存在无法识别漏标记的贵重物品。

Methods and devices for determining the remains of objects, model training methods and devices

【技术实现步骤摘要】
物品遗落的确定方法和装置、模型训练方法和装置
本公开的实施例涉及计算机处理
，尤其涉及一种物品遗落的确定方法和装置、模型训练方法和装置。
技术介绍
用户在外出时通常会出现将物品遗落的问题，例如，在餐厅就餐，或在一个会议室开会之后均可能会出现遗落物品的问题。现有技术中，可以通过图像识别及时发现遗落物品，主要步骤包括：首先，在图像中标记贵重物品，例如手机，并设置联系号码；然后，通过摄像头持续拍摄预设区域，并判断拍摄的图像中是否存在标记的贵重物品，若不存在标记的贵重物品，则发起提示信息至设置的联系号码或直接呼叫联系号码的终端。专利技术人对上述方案进行研究之后发现，上述方案需要用户在就坐之后人工标记贵重物品，导致操作复杂度较高；且无法识别未标记的贵重物品。
技术实现思路
本公开的实施例提供一种物品遗落的确定方法和装置、模型训练方法和装置，可以通过预先训练的模型识别物品，不需要用户就座之后标记物品，有助于降低操作复杂度，且不会存在无法识别漏标记的贵重物品。根据本公开的实施例的第一方面，提供了一种物品遗落的确定方法，所述方法包括：从针对预设区域的第一数据中检测人物信息，得到参考人物信息；从针对所述预设区域的第二数据中确定是否存在所述参考人物信息，所述第二数据至少包括第二图像数据；响应于不存在所述参考人物信息，则采用通过图像样本训练得到的物品检测模型，从所述第二图像数据中识别物品得到识别结果，所述图像样本中包括被标注为与预设区域相关的物品；根据所述识别结果确定是否发生物品遗落。根据本公开的实施例的第二方面，提供了一种模型训练方法，所述方法包括：获取图像样本，所述图像样本中至少包括与预设区域相关的物品；在所述图像样本中标注所述物品的标识信息，所述标识信息用于表示所述物品是否与所述预设区域相关；通过标注有标识信息的图像样本对预设模型进行训练，得到物品检测模型，所述物品检测模型用于从第二图像数据中识别新物品是否与所述预设区域相关。根据本公开的实施例的第三方面，提供了一种物品遗落的确定装置，所述装置包括：参考人物信息获取模块，用于从针对预设区域的第一数据中检测人物信息，得到参考人物信息；参考人物确定模块，用于从针对所述预设区域的第二数据中确定是否存在所述参考人物信息，所述第二数据至少包括第二图像数据；物品识别模块，用于响应于不存在所述参考人物信息，则采用通过图像样本训练得到的物品检测模型，从所述第二图像数据中识别物品得到识别结果，所述图像样本中包括被标注为与预设区域相关的物品；遗落判断模块，用于根据所述识别结果确定是否发生物品遗落。根据本公开的实施例的第四方面，提供了模型训练装置，所述装置包括：图像样本获取模块，用于获取图像样本，所述图像样本中至少包括与预设区域相关的物品；图像标注模块，用于在所述图像样本中标注所述物品的标识信息，所述标识信息用于表示所述物品是否与所述预设区域相关；模型训练模块，用于通过标注有标识信息的图像样本对预设模型进行训练，得到物品检测模型，所述物品检测模型用于从第二图像数据中识别新物品是否与所述预设区域相关。根据本公开的实施例的第五方面，提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器以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，所述处理器执行所述程序时实现前述物品遗落的确定方法、模型训练方法。根据本公开的实施例的第四方面，提供了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行前述物品遗落的确定方法、模型训练方法。本公开的实施例提供了一种物品遗落的确定方法和装置、模型训练方法和装置，所述物品遗落的确定方法包括：从针对预设区域的第一数据中检测人物信息，得到参考人物信息；从针对所述预设区域的第二数据中确定是否存在所述参考人物信息，所述第二数据至少包括第二图像数据；响应于不存在所述参考人物信息，则采用通过图像样本训练得到的物品检测模型，从所述第二图像数据中识别物品得到识别结果，所述图像样本中包括被标注为与预设区域相关的物品；根据所述识别结果确定是否发生物品遗落。本公开的实施例可以通过预先训练的模型识别物品，不需要用户就座之后标记物品，有助于降低操作复杂度，且不会存在无法识别的未标记物品。附图说明为了更清楚地说明本公开的实施例的技术方案，下面将对本公开的实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的实施例的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了本公开的一种实施例中的物品遗落的确定方法步骤流程图；图2示出了本公开的一种实施例中的物品遗落的确定装置的结构图；图3示出了本公开的一种实施例中的电子设备的结构图。具体实施方式下面将结合本公开的实施例中的附图，对本公开的实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开的实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开的实施例中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开的实施例保护的范围。实施例一参照图1，其示出了本公开的一种实施例中的物品遗落的确定方法的步骤流程图，具体如下。步骤101，从针对预设区域的第一数据中检测人物信息，得到参考人物信息。本公开的实施例可以应用于用户外出至固定场所的场景，从而可以在用户离开时提示用户遗落物品，从而用户在固定场所的所在区域可以为预设区域，例如，在用户外出就餐，餐厅的餐桌可以为预设区域；或用户开会时，会议桌可以作为预设区域等。当然，还可以将整个餐厅或整个会议室作为预设区域。其中，第一数据包括：第一图像数据、或第一音频数据。本公开的实施例在预设区域上方安装摄像头，从而可以拍摄到该预设区域，得到第一图像数据，具体地，摄像头可以持续检测是否有人，或当用户落座之后开启摄像头。可以理解，第一图像数据可以为所有用户落座之后拍摄的图像数据，其中包含了所有用户的图像信息。此外，本公开的实施例还可以在预设区域的旁边安装音频采集设备(例如，录音器)，从而可以录音到该预设区域中的音频信息得到第一音频数据。具体地，音频采集设备可以持续检测是否有人的声音，或当用户落座之后开启音频采集设备。可以理解，第一音频数据可以为所有用户落座之后采集的音频数据，其中包含了所有用户的声音信息。可以理解，若第一数据为第一图像数据，则可以通过检测人脸特征点来检测人物信息。例如，检测五官、轮廓等。人脸检测的技术已经很成熟，本公开的实施例对其不加以赘述。当然，还可以将其余具有人物特点的图像信息作为人物信息，例如，四肢、头等。此外，若第一数据为第一音频数据，则可以通过声纹检测技术检测声纹信息，作为人物信息。因为不同人的声音震动频率是不同的，且与其余物品发出的声本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物品遗落的确定确定方法，所述方法包括：/n从针对预设区域的第一数据中检测人物信息，得到参考人物信息；/n从针对所述预设区域的第二数据中确定是否存在所述参考人物信息，所述第二数据至少包括第二图像数据；/n响应于不存在所述参考人物信息，则采用通过图像样本训练得到的物品检测模型，从所述第二图像数据中识别物品得到识别结果，所述图像样本中包括被标注为与预设区域相关的物品；/n根据所述识别结果确定是否发生物品遗落。/n

【技术特征摘要】
1.一种物品遗落的确定确定方法，所述方法包括：
从针对预设区域的第一数据中检测人物信息，得到参考人物信息；
从针对所述预设区域的第二数据中确定是否存在所述参考人物信息，所述第二数据至少包括第二图像数据；
响应于不存在所述参考人物信息，则采用通过图像样本训练得到的物品检测模型，从所述第二图像数据中识别物品得到识别结果，所述图像样本中包括被标注为与预设区域相关的物品；
根据所述识别结果确定是否发生物品遗落。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用通过图像样本训练得到的物品检测模型，从所述第二图像数据中识别物品得到识别结果的步骤，包括：
采用通过图像样本训练得到的物品检测模型，从所述第二图像数据中识别目标物品和未知物品，得到识别结果，所述目标物品为与预设区域相关的物品，所述未知物品为与预设区域不相关的物品。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述物品检测模型通过如下步骤训练得到：
获取图像样本，所述图像样本中至少包括与预设区域相关的物品；
在所述图像样本中标注所述物品的标识信息，所述标识信息用于表示所述物品是否与所述预设区域相关；
通过标注有标识信息的图像样本对预设模型进行训练，得到物品检测模型，所述物品检测模型用于从所述第二图像数据中识别新物品是否与所述预设区域相关。


4.根据权利要求1至3其中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一数据包括第一图像数据，所述从针对预设区域的第一数据中检测人物信息，得到参考人物信息的步骤，包括：
从针对预设区域的第一图像数据中检测人脸信息，得到参考人物信息；
所述从针对所述预设区域的第二数据中确定是否存在所述参考人物信息的步骤，包括：
从针对所述预设区域拍摄的第二图像数据中检测人脸信息得到实时人物信息；
响应于所述第二图像数据中不存在所述实时人物信息，或每个所述实时人物信息均与所述参考人物信息不匹配，确定所述第二图像数据中不存在所述参考人物信息。


5.根据权利要求1至3其中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一数据包括第一音频数据，所述第二数据还包括第二音频数据，所述从针对预设区域的第一数据中检测人物信息，得到参考人物信息的步骤，包括：
从针对预设区域的第一音频数据中提取声纹信息；
根据预设的人物声音频率范围从所述声纹信息中确定参考声纹信息，得到参考人物信息；
所述从针对所述预设区域的第二数据中确定是否存在所述参考人物信息的步骤，包括：
从针对所述预设区域的第二音频数据中提取声纹信息得到实时人物信息；
响应于所述第二音频数据中不存在所述实时人物信息，或每个所述实时人物信息均与所述参考人物信息不匹配，确定所述第二音频数据中不存在所述参考人物信息。


6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用通过图像样本训练得到的物品检测模型，从所述第二图像数据中识别目标物品和未知物品，得到识别结果的步骤之后，所述方法还包括：
向商家预设的号码发送针对所述未知物品的遗落提示信息。


7.根据权利要求6所述的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：倪峥，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11