[发明专利]图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，所述方法包括：

获取待处理图像；

将所述待处理图像输入至违规行为识别模型中，通过所述违规行为识别模型对所述待处理图像进行违规行为识别，得到所述待处理图像对应的图像分类值；

在根据所述图像分类值判定所述待处理图像为疑似违规图像时，将所述待处理图像和所述图像分类值推送至目标设备，以使所述目标设备对所述待处理图像和所述图像分类值进行处理，在确定所述待处理图像为违规图像时，对所述违规图像对应的用户设备进行提醒。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待处理图像输入至违规行为识别模型中，通过所述违规行为识别模型对所述待处理图像进行违规行为识别，得到所述待处理图像对应的图像分类值，包括：

将所述待处理图像输入至违规行为识别模型中，使得所述违规行为识别模型对所述待处理图像进行特征提取，得到第一特征图；

所述违规行为识别模型对所述第一特征图进行背景提取，得到第一背景图像；

所述违规行为识别模型对所述第一背景图像进行全局平均池化，得到第二背景图像；

所述违规行为识别模型对所述第一背景图像和所述第一特征图进行拼接，得到第二特征图；

所述违规行为识别模型对所述第二特征图进行特征提取，得到第三特征图；

所述违规行为识别模型对所述第三特征图和所述第二背景图像进行拼接，得到所述待处理图像对应的图像分类值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述待处理图像输入至违规行为识别模型中，使得所述违规行为识别模型对所述待处理图像进行特征提取，得到第一特征图，包括：

将所述待处理图像输入至违规行为识别模型中，使得所述违规行为识别模型的第一特征提取网络对所述待处理图像进行卷积计算与池化操作，得到第一特征子图；

所述违规行为识别模型的第一特征提取网络对所述第一特征子图进行上采样操作，得到第二特征子图；

所述违规行为识别模型的第一特征提取网络将所述第一特征子图和所述第二特征子图进行拼接，得到第一特征图。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述违规行为识别模型对所述第一特征图进行背景提取，得到第一背景图像，包括：

通过所述违规行为识别模型的掩膜网络对所述第一特征图进行二值化掩膜处理，得到第一背景图像；

所述违规行为识别模型对所述第一背景图像和所述第一特征图进行拼接，得到第二特征图，所述违规行为识别模型对所述第二特征图进行特征提取，得到第三特征图，包括：

通过所述违规行为识别模型的第二特征提取网络对所述第一背景图像和所述第一特征图进行拼接，得到第二特征图；

通过所述第二特征提取网络对所述第二特征图进行卷积计算，得到第三特征子图；

通过第二特征提取网络对所述第三特征子图进行池化操作，得到第三特征图。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述违规行为识别模型对所述第三特征图和所述第二背景图像进行拼接，得到所述待处理图像对应的图像分类值，包括：

通过所述违规行为识别模型对所述第三特征图和所述第二背景图像进行拼接，得到第四特征图；

通过所述违规行为识别模型的全连接网络对所述第四特征图进行计算，得到中间图像分类值；

通过所述违规行为识别模型的归一化网络对所述中间图像分类值进行分类处理，得到图像分类值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在根据所述图像分类值判定所述待处理图像为疑似违规图像时，将所述待处理图像和所述图像分类值推送至目标设备，包括：

检测所述图像分类值是否为目标分类值；

在所述图像分类值是所述目标分类值时，确定所述待处理图像为疑似违规图像，将所述待处理图像和所述图像分类值推送至目标设备；

在所述图像分类值不是所述目标分类值时，确定所述待处理图像为正常图像。