【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，特别涉及一种衣物检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、衣物检测图像可以为衣物时尚理解、衣物管理等后续应用提供良好的载体。在现有的衣物检测方法中，通常采用带有多个分支的分割模型对衣物图像进行分割结果的整合，从而引入了更多的参数，导致对衣物图像进行分割时，速度较慢，运算效率较低，并且，在应对视频多帧场景时，难以做到实时响应，衣物检测的准确性较低，衣物检测效果较差。
技术实现思路
1、本申请实施例的主要目的在于提出一种衣物检测方法、装置、电子设备及存储介质，能够实现衣物自动检测，提高衣物检测的准确性和效率。
2、一方面，本申请实施例提出了一种衣物检测方法，所述方法包括以下步骤：
3、获取待检测衣物视频；
4、对所述待分割衣物视频进行帧图像划分，获得视频帧图像序列；
5、对所述视频帧图像序列进行图像质量评价，筛选出目标图像序列；
6、利用衣物检测模型对所述目标图像序列进行衣物特征迭代提取，确定衣物检测结果。
7、在一些实施例中，所述方法还包括：
8、获取样本数据集；所述样本数据集包括多个具有衣物检测标签的衣物样本图像组合序列；
9、构建所述衣物检测模型，利用所述样本数据集对所述衣物检测模型进行训练和优化。
10、在一些实施例中，所述对所述待分割衣物视频进行帧图像划分，获得视频帧图像序列，具体包括：
11、对所述待检测衣物视频进行帧图像划分
12、根据所述视频帧序列和各所述视频帧图像，确定所述视频帧图像序列。
13、在一些实施例中，所述对所述视频帧图像序列进行图像质量评价，筛选出目标图像序列，具体包括：
14、计算各所述视频帧图像的图像质量分数；
15、根据各所述视频帧图像的所述图像质量分数，从多个所述视频帧图像中确定若干个第一目标图像，其中，所述第一目标图像的所述图像质量分数大于给定的图像质量分数阈值；
16、对多个所述第一目标图像进行图像相似度计算，确定多个第二目标图像；
17、根据所述视频帧序列和各所述第二目标图像，确定所述目标图像序列。
18、在一些实施例中，所述衣物检测模型包括特征提取模块、特征融合模块和衣物分割模块，所述利用衣物检测模型对所述目标图像序列进行衣物特征迭代提取，确定衣物检测结果，具体包括：
19、将所述目标图像序列输入至所述特征提取模块，进行图像特征提取，输出各所述第二目标图像对应的特征提取图像；
20、将各所述第二目标图像对应的所述特征提取图像输入至所述特征融合模块，输出对应的特征叠加图像；
21、将所述特征叠加图像输入至衣物分割模块，进行衣物分割，输出对应的衣物分割图像。
22、在一些实施例中，所述对多个所述第一目标图像进行图像相似度计算，确定多个第二目标图像，具体包括：
23、根据所述视频帧序列，对多个所述第一目标图像进行排序，确定图像排序列表；
24、获取所述图像排序列表中排名首位的所述第一目标图像为当前目标图像，获取所述图像排序列表中除所述当前目标图像外的其余各所述第一目标图像为所述当前对比图像；
25、构建所述当前目标图像对应的图像相似组合和图像不相似组合，获取所述图像相似组合为当前图像相似组合，获取所述图像不相似组合为当前图像不相似组合，将所述当前目标图像添加至所述当前图像相似组合；
26、计算所述当前目标图像与各所述当前对比图像之间的当前图像相似度；
27、针对各所述当前对比图像，当所述当前目标图像与所述当前对比图像之间的所述当前图像相似度大于给定的图像相似度阈值时，将所述当前对比图像添加至所述当前图像相似组合，否则，将所述当前对比图像添加至所述当前图像不相似组合；
28、当所述当前图像不相似组合中包含至少两个所述当前对比图像时，获取所述当前图像不相似组合中的任一个所述当前对比图像为所述当前目标图像，获取所述当前图像不相似组合中除所述当前目标图像外的其余各所述当前对比图像为所述当前对比图像，然后返回构建所述当前目标图像对应的图像相似组合和图像不相似组合，获取所述图像相似组合为当前图像相似组合，获取所述图像不相似组合为当前图像不相似组合这一步骤，直至所述当前图像不相似组合中包含至多一个所述当前对比图像；
29、当所述当前图像不相似组合中包含至多一个所述当前对比图像时，获取所述当前图像不相似组合中包含的所述当前对比图像为所述第二目标图像，获取各所述图像相似组合，从各所述图像相似组合中确定各所述图像相似组合对应的所述第二目标图像，其中，所述图像相似组合对应的所述第二目标图像为所述图像相似组合中图像质量分数最高的所述第一目标图像。
30、在一些实施例中，所述将各所述第二目标图像对应的所述特征提取图像输入至所述特征融合模块，输出对应的特征叠加图像，具体包括：
31、从多个所述第二目标图像中确定目标检测图像，将除所述目标检测图像外的各所述第二目标图像确定为目标辅助图像，根据所述视频帧序列，对各所述目标辅助图像进行图像排序，确定辅助图像排序列表；
32、获取所述目标检测图像对应的所述特征提取图像为当前检测图像，获取所述辅助图像排序列表中排名首位的所述目标辅助图像为当前辅助图像；
33、将所述当前检测图像和所述当前辅助图像对应的所述特征提取图像输入至所述特征融合模块，进行图像特征叠加，输出对应的当前特征叠加图像；
34、当所述当前辅助图像不为所述辅助图像排序列表中排名末位的所述目标辅助图像时，获取所述当前特征叠加图像为所述当前检测图像，获取所述辅助图像排序列表中排在所述当前辅助图像后一位的所述目标辅助图像为所述当前辅助图像，然后返回将所述当前检测图像和所述当前辅助图像对应的所述特征提取图像输入至所述特征融合模块，进行图像特征叠加，输出对应的当前特征叠加图像这一步骤，直至所述当前辅助图像为所述辅助图像排序列表中排名末位的所述目标辅助图像；
35、当所述当前辅助图像为所述辅助图像排序列表中排名末位的所述目标辅助图像时，将所述当前特征叠加图像和所述目标检测图像对应的所述特征提取图像，输入至所述特征融合模块，进行图像特征叠加，输出所述特征叠加图像。
36、另一方面，本申请实施例提出了一种衣物检测装置，所述装置包括：
37、第一模块，用于获取待检测衣物视频；
38、第二模块，用于对所述待分割衣物视频进行帧图像划分，获得视频帧图像序列；
39、第三模块，用于对所述视频帧图像序列进行图像质量评价，筛选出目标图像序列；
40、第四模块，用于利用衣物检测模型对所述目标图像序列进行衣物特征迭代提取，确定衣物检测结果。
41、另一方面，本申请实施例提出了一种电子设备，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种衣物检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的衣物检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的衣物检测方法，其特征在于，所述对所述待分割衣物视频进行帧图像划分，获得视频帧图像序列，具体包括：
4.根据权利要求3所述的衣物检测方法，其特征在于，所述对所述视频帧图像序列进行图像质量评价，筛选出目标图像序列，具体包括：
5.根据权利要求4所述的衣物检测方法，其特征在于，所述衣物检测模型包括特征提取模块、特征融合模块和衣物分割模块，所述利用衣物检测模型对所述目标图像序列进行衣物特征迭代提取，确定衣物检测结果，具体包括：
6.根据权利要求4所述的衣物检测方法，其特征在于，所述对多个所述第一目标图像进行图像相似度计算，确定多个第二目标图像，具体包括：
7.根据权利要求5所述的衣物检测方法，其特征在于，所述将各所述第二目标图像对应的所述特征提取图像输入至所述特征融合模块，输出对应的特征叠加图像，具体包括：
8.一种衣物检测装置，其特征在于，所述装置包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种衣物检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的衣物检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的衣物检测方法，其特征在于，所述对所述待分割衣物视频进行帧图像划分，获得视频帧图像序列，具体包括：
4.根据权利要求3所述的衣物检测方法，其特征在于，所述对所述视频帧图像序列进行图像质量评价，筛选出目标图像序列，具体包括：
5.根据权利要求4所述的衣物检测方法，其特征在于，所述衣物检测模型包括特征提取模块、特征融合模块和衣物分割模块，所述利用衣物检测模型对所述目标图像序列进行衣物特征迭代提取，确定衣物检测结果，具体包括：
6.根据权利要求4所述的衣物检测方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨飞，李智强，陈天一，
申请(专利权)人：南京一目智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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