[发明专利]对象确定和机器模型的处理方法、装置、设备和存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种对象确定和机器模型的处理方法、装置、设备和存储介质，以避免标注，提高机器模型的鲁棒性。所述对象确定方法包括：获取至少两个待测图像；采用机器模型从所述待测图像中提取特征信息，所述机器模型是通过第一类图像样本和第二类图像样本训练得到的，所述第二类图像样本是对所述第一类图像样本进行至少一种预设处理之后得到的与所述第一类图像样本包含相同对象的图像；根据所述特征信息对所述至少两个待测图像进行对象检测。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种对象确定和机器模型的处理方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

图像处理技术可以广泛应用于对象数量的统计、对象的确定中。例如，可以从图像中提取对象的特征信息，以根据特征信息统计对象数目；又例如，可以从多个图像中提取对象的特征信息，以确定多个图像中是否存在相同对象。

现有技术中，通常采用机器模型从图像中提取对象的特征信息，该机器模型是预先训练得到的，首先，将标注了对象的图像样本输入到机器模型中，以使机器模型预测该图像样本中的对象；然后，确定标注的对象的特征信息和预测的对象的特征信息之间的损失值；最后，若损失值不满足预设条件，则根据损失值调整机器模型的参数直至损失值满足预设条件。

申请人对上述方案进行研究之后发现，上述机器模型的鲁棒性较差，并且需要使用标注了对象的图像样本进行训练。

发明内容

本申请实施例提供了一种对象确定和机器模型的处理方法，以提高机器模型的鲁棒性，并且可以使用不标注的图像样本进行训练。

相应的，本申请实施例还提供了一种对象确定和机器模型的处理装置、设备和存储介质，用以保证上述方法的实现及应用。

为了解决上述问题，本申请实施例公开了一种对象确定方法，所述方法包括：获取至少两个待测图像；采用机器模型从所述待测图像中提取特征信息，所述机器模型是通过第一类图像样本和第二类图像样本训练得到的，所述第二类图像样本是对所述第一类图像样本进行至少一种预设处理之后得到的与所述第一类图像样本包含相同对象的图像；根据所述特征信息对所述至少两个待测图像进行对象检测。

本申请实施例公开了一种机器模型的处理方法，所述方法包括：获取第一类图像样本；对所述第一类图像样本进行至少一种预设处理之后得到第二类图像样本，所述第一类图像样本和所述第二类图像样本包括相同对象；采用机器模型预测所述第一类图像样本中所述对象的特征信息和所述第二类图像样本中所述对象的特征信息；通过所述第一类图像样本中所述对象的特征信息和所述第二类图像样本中所述对象的特征信息对所述机器模型进行训练。

本申请实施例还公开了另一种对象确定方法，所述方法包括：获取目标视频；采用机器模型从所述目标视频的图像中提取特征信息，所述机器模型是通过第一类图像样本和第二类图像样本训练得到的，所述第二类图像样本是对所述第一类图像样本进行预设处理之后得到的与所述第一类图像样本包含相同对象的图像；通过所述特征信息确定在所述目标视频中对象的出现次数。

本申请实施例还公开了另一种对象确定方法，所述方法包括：获取目标视频；采用机器模型从所述目标视频中的图像中提取特征信息，所述机器模型是通过第一类图像样本和第二类图像样本训练得到的，所述第二类图像样本是对所述第一类图像样本进行预设处理之后得到的与所述第一类图像样本包含相同对象的图像；根据所述特征信息所对应的图像确定所述特征信息对应的对象的运动轨迹。

本申请实施例还公开了另一种对象确定方法，所述方法包括：接收输入的至少两个待测图像；采用机器模型从所述至少两个待测图像中提取特征信息，所述机器模型是通过第一类图像样本和第二类图像样本训练得到的，所述第二类图像样本是对所述第一类图像样本进行至少一种预设处理之后得到的与所述第一类图像样本包含相同对象的图像；根据所述特征信息对所述至少两个待测图像进行对象检测，得到对象检测结果；显示所述对象检测结果，所述对象检测结果中包括至少一个对象。