[发明专利]图像检测的在线体验平台及使用其的图像检测方法

说明书

本公开涉及人工智能技术领域，提供一种图像检测的在线体验平台及使用其的图像检测方法，图像检测的在线体验平台包括：平台用户端，用于上传待检测图像和用户的检测需求并展示图像检测结果；平台服务器，用于根据检测需求调用相应的算法接口对待检测图像进行检测；以及算法服务器，用于运行与平台服务器请求调用的算法接口相应的算法。基于在线体验平台，解决了以往必须将训练好的深度学习模型嵌入到相应硬件设备中才可以使用的问题，开放深度学习算法接口，通过平台对相关深度学习算法接口的调用，用户可以在线体验到使用不同功能的深度学习算法的结果，同时可以结合自身不同的需求实现产品功能的配置。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，具体涉及一种图像检测的在线体验平台及使用其的图像检测方法。

背景技术

继互联网+时代之后，人工智能又开启了人类历史的新篇章。人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。图像识别是人工智能的重要领域。

现在安检领域，使用深度学习算法进行目标物体的识别与检测，图像内容的检索与识别更是深度学习算法使用的先驱。深度学习需要耗费大量GPU(图形处理器，英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片等)进行模型训练，当下较为流行的方法中，一种部署方法是在使用现场获取图像或视频，进行一段时间的训练后得到模型，并使用该模型对新得到的图像和视频进行目标物体的识别与检测，该方法一般需要使用配套的硬件设备采集视频或者图像，以离线的形式放在当地GPU上进行训练；另一种部署方式，也是当下普遍使用的，是将大量安检现场的图片待会实验室，使用GPU进行训练得到模型后，将该模型嵌入到硬件中进行使用。

这两种使用方法存在两种缺陷，其一，都需要使用固定的硬件设备收集获取到特定格式的图像文件进行训练；其二，无论现场部署GPU,或是将模型嵌入安装在硬件设备中。这两种方法，在用户没有实际体验过算法的功能并仔细评价该算法是否符合自身需求的情况下，用户都需要预先花费大量的金钱进行相关设备的采购，才能看到产品的使用效果，若预期与描述的功能或效果相差太大，将造成大量的损失。因此，一种基于深度学习算法的在线体验平台服务的开发显得迫在眉睫。

因此，需要一种新的图像检测的在线体验平台。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种图像检测的在线体验平台及使用其的图像检测方法，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的第一方面，公开一种图像检测的在线体验平台，包括：

平台用户端，用于上传待检测图像和用户的检测需求并展示图像检测结果；

平台服务器，用于根据检测需求调用相应的算法接口对待检测图像进行检测；以及