[发明专利]用于对三维图像数据进行异物检测的方法及装置

说明书

本公开提供了一种用于对三维图像数据进行异物检测的方法及装置。在本公开提出的技术方案中，获取三维图像数据并将三维图像数据进行正射投影得到多幅二维图像数据，再根据各幅二维图像数据中的被测对象对各幅二维图像数据进行分割处理，以使每幅二维图像数据被分割成至少一幅针对所述被测对象的子图像数据，再将各幅子图像数据输入经过训练的异物检测模型，得到针对所述被测对象的异物检测结果。通过本公开的技术方案，经过分割处理后的子图像数据相比于整幅二维图像数据来说减少了非被测对象的区域图像数据，从而减少了待处理的数据量，相应地，异物检测模型中所需的检测框数量也会减少。

技术领域

本公开涉及图像识别技术领域，具体地，涉及一种用于对三维图像数据进行异物检测的方法及装置。

背景技术

在雷达成像技术领域中，三维成像的雷达安检系统生成针对被测人体的三维图像，然后对所生成的三维图像数据进行异物检测处理，以检测出藏匿于人体的危险品、违禁品等异物，并将异物检测结果发送给检测人员，以便检测人员对被检测出的异物进行确认。

目前进行异物检测主要采用经过训练的用于目标检测的深度学习模型，经过训练的深度学习模型预设有若干经过训练的预测检测框，这些预先设置的预测检测框大小各不同相同，且分布在不同位置。在雷达安检系统生成三维图像数据时，经过训练的深度学习模型中预设的各个预测框确定图像中的目标异物，然后针对预测框中的目标异物进行识别、检测等。然而，一般来说，目标异物在图像中的区域较小，图像中的非目标异物区域相对较大。因此，在异物检测过程中，大部分的预测框对非目标异物区域的图像数据进行检测，不仅浪费大量的计算资源进行无效计算，而且由于计算量较大导致异物检测效率降低。

发明内容

鉴于上述，本公开提供了一种用于对三维图像数据进行异物检测的方法及装置。在本公开提出的技术方案中，获取三维图像数据并将三维图像数据进行正射投影得到多幅二维图像数据，再根据各幅二维图像数据中的被测对象对各幅二维图像数据进行分割处理，以使每幅二维图像数据被分割成至少一幅针对所述被测对象的子图像数据。经过分割处理后的子图像数据相比于整幅二维图像数据来说减少了非被测对象的区域图像数据，从而减少了待处理的数据量，相应地，异物检测模型中所需的检测框数量也会减少。另外，本公开中的异物检测模型根据输入的各幅子图像数据来生成针对被测对象的检测框，这样有针对性地根据图像数据来生成检测框，减少了检测框的数量，提高了每个检测框的检测效率。

根据本公开的一个方面，提供了一种用于对三维图像数据进行异物检测的方法，包括：获取对被测对象进行扫描得到的三维图像数据；将所述三维图像数据进行正射投影得到多幅二维图像数据；根据各幅二维图像数据中的被测对象对各幅二维图像数据进行分割处理，以使每幅二维图像数据被分割成至少一幅针对所述被测对象的子图像数据；以及将各幅子图像数据输入经过训练的异物检测模型，得到针对所述被测对象的异物检测结果，其中，所述异物检测模型基于输入的各幅子图像数据生成针对该子图像数据包括的所述被测对象的部位的检测框，并基于生成的检测框进行异物检测。

可选地，在上述方面的一个示例中，根据各幅二维图像数据中的被测对象对各幅二维图像数据进行分割处理，以使每幅二维图像数据被分割成至少一幅子图像数据包括：按照指定分割规则根据所述被测对象的各个部位将每幅二维图像数据分割成多幅子图像数据，每幅子图像数据包括所述被测对象的至少一个部位。

可选地，在上述方面的一个示例中，每幅子图像数据包括所述被测对象的一个部位。

可选地，在上述方面的一个示例中，将各幅子图像数据输入经过训练的异物检测模型，得到针对所述被测对象的异物检测结果包括：将分割得到的子图像数据中包括相同部位的子图像数据进行归类作为一个子图像集合，其中，每个子图像集合对应至少一个部位，每个部位对应一个子图像集合；将所得到的子图像集合输入异物检测模型，得到针对各个子图像集合所对应的部位的第一异物检测结果；以及所述异物检测模型根据各个子图像集合的第一异物检测结果得到针对所述被测对象的异物检测结果。