[发明专利]一种基于实例分割算法的异物检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于实例分割算法的异物检测方法，其特征在于，包括：

基于不含异物的目标区域的样本图像训练得到实例分割模型；

将所述目标区域的待检测图像输入所述实例分割模型，获得所述目标区域的掩膜；

判断所述掩膜中的像素点是否连续，若不连续，则判断所述目标区域中存在异物。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实例分割模型采用YOLOF网络。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，若所述掩膜中的像素点不连续，还包括：

提取所述掩膜中不连续的像素点作为待测目标的mask矩阵；

计算所述待测目标的mask矩阵与已知的人的mask矩阵之间的相似度；

若所述相似度大于预设阈值，则判断所述待测目标是人，所述目标区域中不存在异物。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述待测目标的mask矩阵与已知的人的mask矩阵之间的相似度，具体包括：

把所述待测目标的mask矩阵F和已知的人的mask矩阵P相乘，得到人和待测目标的交集，然后求和，得到相似度M，公式表示为：

M＝∑F⊙P

其中，⊙表示矩阵逐元素相乘。

5.一种基于实例分割算法的异物检测系统，其特征在于，包括：

模型训练模块，用于基于不含异物的目标区域的样本图像训练得到实例分割模型；

实例分割模块，用于将所述目标区域的待检测图像输入所述实例分割模型，获得所述目标区域的掩膜；

异物判断模块，用于判断所述掩膜中的像素点是否连续，若不连续，则判断所述目标区域中存在异物。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述实例分割模型采用YOLOF网络。

7.根据权利要求5或6所述的系统，其特征在于，还包括：

矩阵提取模块，用于若所述掩膜中的像素点不连续，提取所述掩膜中不连续的像素点作为待测目标的mask矩阵；

相似度计算模块，用于计算所述待测目标的mask矩阵与已知的人的mask矩阵之间的相似度；

所述异物判断模块，还用于若所述相似度大于预设阈值，则判断所述待测目标是人，所述目标区域中不存在异物。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述相似度计算模块，具体用于：

把所述待测目标的mask矩阵F和已知的人的mask矩阵P相乘，得到人和待测目标的交集，然后求和，得到相似度M，公式表示为：

M＝∑F⊙P

其中，⊙表示矩阵逐元素相乘。

9.一种终端设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-4中任一项所述的方法。

10.一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，其特征在于，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-4中任一项所述的方法。