物品的检测方法和装置、存储介质及电子装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种物品的检测方法和装置、存储介质及电子装置，上述方法包括：确定第一图像与第二图像之间的一组结构相似度，一组结构相似度中的每个结构相似度为第一图像中的一个子图像和第二图像中的一个对应子图像之间的结构相似度；确定第一图像与第二图像之间的一组目标相似度；根据一组结构相似度和一组目标相似度，确定第一图像中的每个子图像与第二图像中的对应子图像之间的相似度；根据第一图像中的每个子图像与第二图像中的对应子图像之间的相似度，确定第二图像中的目标图像区域，目标图像区域为第二图像相对于第一图像发生变化的区域。通过本发明专利技术，解决了相关技术中对目标装置中的物品进行检测时耗时较长的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
物品的检测方法和装置、存储介质及电子装置
本专利技术涉及通信领域，具体而言，涉及一种物品的检测方法和装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
相关技术中，对于用于存储物品的目标装置(例如冰箱)，用户经常对该目标装置中放置的物品执行放入和取出操作，并且经常由于距离执行放入或取出操作的时间间隔较长或其它问题而忘记放入或取出的是什么物品(例如食材)，因此用户希望方便的得知新放入或取出的物品，即目标装置中存在变动的物品。相关技术中，采用深度学习算法实现对目标装置中变动的物品进行检测，而该深度学习算法中需要采集大量的样本并根据样本进行训练，其中需要对大量的样本进行标注，因此处理所需的时间较长、工作量较大并且较为繁琐，以及需要采用具有专用图形处理器(GraphicsProcessingUnit，简称为GPU)算法的服务器，并在云端进行计算，从而导致该算法整体的检测效率较低、所需时间较长、处理工作量较大、成本较高。针对相关技术中，对目标装置中的物品进行检测时耗时较长的技术问题，尚未提出有效的技术方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种物品的检测方法和装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中对目标装置中的物品进行检测时耗时较长的技术问题。根据本专利技术的一个实施例，提供了一种物品的检测方法，包括：确定第一图像与第二图像之间的一组结构相似度，其中，所述一组结构相似度中的每个结构相似度为所述第一图像中的一个子图像和所述第二图像中的一个对应子图像之间的结构相似度，所述第一图像为第一时刻对目标装置内的存储空间进行拍摄得到的图像，所述第二图像为第二时刻对所述存储空间进行拍摄得到的图像，所述第一图像和所述第二子图像均被划分为多个子图像；确定所述第一图像与所述第二图像之间的一组目标相似度，其中，所述一组目标相似度中的每个目标相似度为所述第一图像中的所述一个子图像的显著图与所述第二图像中的所述一个对应子图像的显著图之间的相似度；根据所述一组结构相似度和所述一组目标相似度，确定所述第一图像中的每个子图像与所述第二图像中的对应子图像之间的相似度；根据所述第一图像中的每个子图像与所述第二图像中的对应子图像之间的相似度，确定所述第二图像中的目标图像区域，其中，所述目标图像区域为所述第二图像相对于所述第一图像发生变化的区域，所述目标图像区域用于表示所述目标图像区域中的放置的物品发生了改变。可选地，所述确定第一图像与第二图像之间的一组结构相似度，包括：将所述第一图像和所述第二图像分别划分为m×n个子图像，得到所述第一图像的子图像Sij，以及所述第二图像中的子图像S′ij，其中，所述m、n为正整数，1≤i≤m，1≤j≤n；确定所述第一图像中的子图像Sij与所述第二图像中的子图像S′ij的结构相似度Fij，共得到所述一组结构相似度。可选地，所述确定所述第一图像与所述第二图像之间的一组目标相似度，包括：确定所述第一图像中的子图像Sij的显著图Kij，以及所述第二图像中的子图像S′ij的显著图K′ij；确定所述显著图Kij与所述显著图K′ij之间的相似度Dij，共得到所述一组目标相似度。可选地，所述确定所述第一图像中的子图像Sij的显著图Kij，以及所述第二图像中的子图像S′ij的显著图K′ij，包括：对所述第一图像中的子图像Si进行正交小波变换，得到所述子图像Sij的低频分量ILL和高频分量IHL、IHH、ILH；确定所述低频分量ILL与所述低频分量ILL的平均值之间的差值c；基于所述高频分量IHL、IHH、ILH以及所述差值c，进行逆小波变换，得到所述第一图像中的子图像Sij的显著图Kij；对所述第二图像中的子图像S′ij进行正交小波变换，得到所述子图像S′ij的低频分量I′LL和高频分量I′HL、I′HH、I′LH；确定所述低频分量I′LL与所述低频分量I′LL的平均值之间的差值c′；基于所述高频分量I′HL、I′HH、I′LH以及所述差值c′，进行逆小波变换，得到所述第二图像中的子图像S′ij的显著图K′ij。可选地，所述根据所述一组结构相似度和所述一组目标相似度，确定所述第一图像中的每个子图像与所述第二图像中的对应子图像之间的相似度，包括：根据所述一组结构相似度中的结构相似度Fij以及所述一组目标相似度中的目标相似度Dij，确定所述第一图像中的子图像Sij与所述第二图像中的对应子图像S′ij之间的相似度Rij，其中，所述第一图像以及所述第二图像均被划分为m×n个子图像，所述m、n为正整数，1≤i≤m，1≤j≤n。可选地，所述根据所述一组结构相似度中的结构相似度Fij以及所述一组目标相似度中的目标相似度Dij，确定所述第一图像中的子图像Sij与所述第二图像中的对应子图像S′ij之间的相似度Rij，包括：根据以下公式确定所述相似度Rij：Rij＝w1×Fij+w2×Dij，其中，所述w1，w2分别为所述结构相似度Fij、所述目标相似度Dij对应的权重。可选地，所述根据所述第一图像中的每个子图像与所述第二图像中的对应子图像之间的相似度，确定所述第二图像中的目标图像区域，包括：在所述相似度Rij小于相似度阈值的情况下，对所述相似度Rij对应的所述第二图像中的子图像S′ij添加标记值；将添加了所述标记值的所有所述子图像S′ij在所述第二图像中组成的联通区域确定为所述目标图像区域。根据本专利技术的另一个实施例，提供了一种物品的检测装置，包括：第一确定模块，用于确定第一图像与第二图像之间的一组结构相似度，其中，所述一组结构相似度中的每个结构相似度为所述第一图像中的一个子图像和所述第二图像中的一个对应子图像之间的结构相似度，所述第一图像为第一时刻对目标装置内的存储空间进行拍摄得到的图像，所述第二图像为第二时刻对所述存储空间进行拍摄得到的图像，所述第一图像和所述第二子图像均被划分为多个子图像；第二确定模块，用于确定所述第一图像与所述第二图像之间的一组目标相似度，其中，所述一组目标相似度中的每个目标相似度为所述第一图像中的所述一个子图像的显著图与所述第二图像中的所述一个对应子图像的显著图之间的相似度；第三确定模块，用于根据所述一组结构相似度和所述一组目标相似度，确定所述第一图像中的每个子图像与所述第二图像中的对应子图像之间的相似度；第四确定模块，用于根据所述第一图像中的每个子图像与所述第二图像中的对应子图像之间的相似度，确定所述第二图像中的目标图像区域，其中，所述目标图像区域为所述第二图像相对于所述第一图像发生变化的区域，所述目标图像区域用于表示所述目标图像区域中的放置的物品发生了改变。可选地，所述第一确定模块，还用于：将所述第一图像和所述第二图像分别划分为m×n个子图像，得到所述第一图像的子图像Sij，以及所述第二图像中的子图像S′ij，其中，所述m、n为正整数，1≤i≤m，1≤j≤n；确定所述第一图像中的子图像Sij与所述第二图像中的子图像S′ij的结构相似度Fij，共得到所述一组结构相似度。可选地，所述第二确定模块，还用于：确定所述第一图像中的子图像Sij的显著图Kij，以及所述第二图像中的子图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物品的检测方法，其特征在于，包括：/n确定第一图像与第二图像之间的一组结构相似度，其中，所述一组结构相似度中的每个结构相似度为所述第一图像中的一个子图像和所述第二图像中的一个对应子图像之间的结构相似度，所述第一图像为第一时刻对目标装置内的存储空间进行拍摄得到的图像，所述第二图像为第二时刻对所述存储空间进行拍摄得到的图像，所述第一图像和所述第二子图像均被划分为多个子图像；/n确定所述第一图像与所述第二图像之间的一组目标相似度，其中，所述一组目标相似度中的每个目标相似度为所述第一图像中的所述一个子图像的显著图与所述第二图像中的所述一个对应子图像的显著图之间的相似度；/n根据所述一组结构相似度和所述一组目标相似度，确定所述第一图像中的每个子图像与所述第二图像中的对应子图像之间的相似度；/n根据所述第一图像中的每个子图像与所述第二图像中的对应子图像之间的相似度，确定所述第二图像中的目标图像区域，其中，所述目标图像区域为所述第二图像相对于所述第一图像发生变化的区域，所述目标图像区域用于表示所述目标图像区域中的放置的物品发生了改变。/n

【技术特征摘要】
1.一种物品的检测方法，其特征在于，包括：
确定第一图像与第二图像之间的一组结构相似度，其中，所述一组结构相似度中的每个结构相似度为所述第一图像中的一个子图像和所述第二图像中的一个对应子图像之间的结构相似度，所述第一图像为第一时刻对目标装置内的存储空间进行拍摄得到的图像，所述第二图像为第二时刻对所述存储空间进行拍摄得到的图像，所述第一图像和所述第二子图像均被划分为多个子图像；
确定所述第一图像与所述第二图像之间的一组目标相似度，其中，所述一组目标相似度中的每个目标相似度为所述第一图像中的所述一个子图像的显著图与所述第二图像中的所述一个对应子图像的显著图之间的相似度；
根据所述一组结构相似度和所述一组目标相似度，确定所述第一图像中的每个子图像与所述第二图像中的对应子图像之间的相似度；
根据所述第一图像中的每个子图像与所述第二图像中的对应子图像之间的相似度，确定所述第二图像中的目标图像区域，其中，所述目标图像区域为所述第二图像相对于所述第一图像发生变化的区域，所述目标图像区域用于表示所述目标图像区域中的放置的物品发生了改变。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定第一图像与第二图像之间的一组结构相似度，包括：
将所述第一图像和所述第二图像分别划分为m×n个子图像，得到所述第一图像的子图像Sij，以及所述第二图像中的子图像S′ij，其中，所述m、n为正整数，1≤i≤m，1≤j≤n；
确定所述第一图像中的子图像Sij与所述第二图像中的子图像S′ij的结构相似度Fij，共得到所述一组结构相似度。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一图像与所述第二图像之间的一组目标相似度，包括：
确定所述第一图像中的子图像Sij的显著图Kij，以及所述第二图像中的子图像S′ij的显著图K′ij；
确定所述显著图Kij与所述显著图K′ij之间的相似度Dij，共得到所述一组目标相似度。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一图像中的子图像Sij的显著图Kij，以及所述第二图像中的子图像S′ij的显著图K′ij，包括：
对所述第一图像中的子图像Sij进行正交小波变换，得到所述子图像Sij的低频分量ILL和高频分量IHL、IHH、ILH；
确定所述低频分量ILL与所述低频分量ILL的平均值之间的差值c；
基于所述高频分量IHL、IHH、ILH以及所述差值c，进行逆小波变换，得到所述第一图像中的子图像Sij的显著图Kij；
对所述第二图像中的子图像S′ij进行正交小波变换，得到所述子图像S′ij的低频分量I′LL和高频分量I′HL、I′HH、I′LH；
确定所述低频分量I′LL与所述低频分量I′LL的平均值之间的差值c′；
基于所述高频分量I′HL、I′HH、I′LH以及所述差值c′，进行逆小波变换，得到所述第二图像中的子图像S′ij的显著图K′ij。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘彦甲，
申请(专利权)人：海尔优家智能科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11