[发明专利]检测拍屏图片的方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种检测拍屏图片的方法，其特征在于，所述方法包括：

从待检测图片中获取目标图片，所述目标图片为所述待检测图片中目标区域对应的图片；

从所述目标图片中提取边缘特征，得到边缘特征提取结果；

利用预先训练的概率预测模型预测所述目标图片包含摩尔纹特征的概率；

根据所述边缘特征提取结果和所述目标图片包含摩尔纹特征的概率，判定所述目标图片是否为拍屏图片。

2.根据权利要求1所述的方法，所述从待检测图片中获取目标图片，包括：

利用预先训练的坐标提取模型对所述待检测图片进行处理，确定所述目标区域在所述待检测图片中的位置坐标信息；

根据所述位置坐标信息对所述待检测图片进行透视变换处理，得到所述目标区域对应的目标图片。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从目标图片中提取边缘特征，得到边缘特征提取结果，包括：

对所述目标图片进行滤波处理，以消除所述目标图片中的噪声信息；

对滤波后的所述目标图片进行锐化处理；

从锐化后的所述目标图片中提取边缘特征点，得到所述目标图片对应的边缘化二值图，所述边缘化二值图包括若干尺寸相同的统计区块，所述边缘特征点分布在一个或者多个所述统计区块中。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预先训练的概率预测模型预测所述目标图片包含摩尔纹特征的概率，包括：

将所述目标图片裁剪成至少一张子图片；

对所述至少一张子图片进行尺寸归一化处理和像素值归一化处理，得到至少一张输入图片；

将所述至少一张输入图片逐一输入至所述概率预测模型中，输出所述输入图片包含摩尔纹特征的概率；

根据每张所述输入图片包含摩尔纹特征的概率，确定所述目标图片包含摩尔纹特征的概率。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述边缘特征提取结果和所述目标图片包含摩尔纹特征的概率，判定所述目标图片是否为拍屏图片，包括：

判断所述边缘特征提取结果是否满足第一预设条件，或者，判断所述目标图片包含摩尔纹特征的概率是否满足第一预设阈值；

如果所述边缘特征提取结果满足第一预设条件，或者，所述目标图片包含摩尔纹特征的概率满足第一预设阈值，则判定所述目标图片是拍屏图片。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述边缘特征提取结果和所述目标图片包含摩尔纹特征的概率，判定所述目标图片是否为拍屏图片，包括：

判断是否所述边缘特征提取结果满足第二预设条件且所述目标图片包含摩尔纹特征的概率满足第二预设阈值；

如果所述边缘特征提取结果满足第二预设条件且所述目标图片包含摩尔纹特征的概率满足第二预设阈值，则判定所述目标图片是拍屏图片。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法按照下述步骤对所述概率预测模型进行训练：

获取训练样本集，所述训练样本集包括样本图片和所述样本图片对应的类别标签，所述类别标签为表征所述样本图片包含摩尔纹特征的第一类别标签或者表征所述样本图片不包含摩尔纹特征的第二类别标签；

使用所述训练样本集对卷积神经网络模型进行训练；

当所述卷积神经网络模型满足预设条件时，停止训练，得到所述概率预测模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述获取样本训练集，包括：

获取至少一张原始图片，所述原始图片的至少部分区域包含摩尔纹特征；

将所述原始图片裁剪成至少一张样本图片；

根据所述样本图片是否包含摩尔纹对所述样本图片进行分类；

对所述样本图片进行尺寸归一化处理和像素值归一化处理；

将包含摩尔纹的样本图片标注为第一类别并添加到样本训练集中，将不包含摩尔纹的样本图片标注为第二类别并添加到所述样本训练集中。