[发明专利]图像检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种图像检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，本申请实施例可以对图像进行自动检测。本实施例中图像检测装置获取待检测图像；然后分别提取所述待检测图像的深层特征以及特征点；再确定所述深层特征与预置的目标数据库中的目标深层特征的余弦相似度，所述目标数据库为目标图像对应的特征数据库；并将所述特征点与所述目标数据库中的目标特征点进行特征点匹配，得到特征点匹配数量；最后根据所述余弦相似度以及所述特征点匹配数量确定所述待检测图像是否为所述目标图像。本方案中，图像的处理装置根据提取的深层特征以及特征点自动检测待检测图像是否为目标图像，实现了图像的自动检测。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，在很多领域都还不能实现图像的自动检测。例如广告稽查领域，许多商家会委托广告商在电梯的广告机、路牌广告位等地方投放自家产品的广告，广告大多是图像的形式，广告投放的地点分布范围广，投放形式多样。

当需要进行某一商家的广告稽查时，稽查公司需要自己建立人工团队来审核是否在指定地点投放了该商家的广告，在获取指定地点的广告图像后，需要专门的人来人工识别获取到的广告图像是否为该商家的广告图像，现有的广告稽查，广告图像的检测不能实现自动化。

发明内容

本申请实施例提供一种图像检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以自动检测图像。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像检测方法，包括：

获取待检测图像；

分别提取所述待检测图像的深层特征以及特征点；

确定所述深层特征与预置的目标数据库中的目标深层特征的余弦相似度，所述目标数据库为目标图像对应的特征数据库；

将所述特征点与所述目标数据库中的目标特征点进行特征点匹配，得到特征点匹配数量；

根据所述余弦相似度以及所述特征点匹配数量确定所述待检测图像是否为所述目标图像。

在一些实施例中，所述分别提取所述待检测图像的深层特征以及特征点，包括：

将所述待检测图像输入训练后的mobilenetV2网络模型，得到所述深层特征；

基于surf特征提取函数提取所述待检测图像的所述特征点。

在一些实施例中，所述将所述待检测图像输入训练后的mobilenetV2网络模型，得到所述深层特征之前，所述方法还包括：

获取Imagenet数据集；

根据所述Imagenet数据集训练预置的mobilenetV2网络模型，得到所述训练后的mobilenetV2网络模型；或，

获取正样本以及负样本，所述正样本为所述目标图像对应的图像样本，所述负样本为所述目标图像之外的图像对应的图像样本；

根据所述正样本以及所述负样本对所述预置的mobilenetV2网络模型进行训练，得到所述训练后的mobilenetV2网络模型。

在一些实施例中，所述根据所述余弦相似度以及所述特征点匹配数量确定所述待检测图像是否为所述目标图像，包括：

确定所述余弦相似度是否大于预设的相似度阈值，得到第一确定结果；

确定所述特征点匹配数量是否大于预设的匹配点阈值，得到第二确定结果；

根据所述第一确定结果以及所述第二确定结果确定所述待检测图像是否为所述目标图像。