[发明专利]一种物品识别处理方法和装置

说明书

本发明公开了一种物品识别处理方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：从目标图像中检测出包含包裹的图片，提取图片的图片特征；将图片特征分别输入到多个弱分类器中进行目标物品识别，得到每个弱分类器的识别结果；其中，一个弱分类器仅识别一个类别的目标物品；响应于至少一个弱分类器的识别结果为预设值，确定包裹中存在目标物品。该实施方式使用多个弱分类器综合辅助目标物品识别，因而对包裹内出现多种物品的情况，能够充分、准确地识别每一类目标物品是否出现，以此提高识别效率、提升识别准确率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种物品识别处理方法和装置。

背景技术

在航空/地铁等交通点、仓库分拣/仓储物流等运输点，需对货运物品或托运物品进行安全检查。安检机识别是用于安防的重要计算机视觉技术，通过安检机X光对物品进行不开箱的安全检查。使用视频数据(视觉技术)自主辅导安检人员进行识别。

现有安检机图像识别技术已较为成熟，如目标检测、图像分割等，直接在图像中寻找有无目标物品。在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在如下问题：

1)当包裹包括多个物品时，如填充物、附赠物品等，若仍采用现有目标检测和简单的直接分类方式，难以对所有物品的类别进行准确分类，尤其识别到多个相近概率时，最终导致判断效果不理想。

2)不同业务场景设置的目标物品类别不同，如航空和火车，此时需添加或减少目标物品类别，然后再重新打标、训练整体模型，人工成本高，存在重复计算消耗问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种物品识别处理方法和装置，至少能够解决现有识别效率和准确率低、针对不同业务场景需重新构建模型的现象。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种物品识别处理方法，包括：

从目标图像中检测出包含包裹的图片，提取所述图片的图片特征；

将所述图片特征分别输入到多个弱分类器中进行目标物品识别，得到每个弱分类器的识别结果；其中，一个弱分类器仅识别一个类别的目标物品；

响应于至少一个弱分类器的识别结果为预设值，确定所述包裹中存在目标物品。

可选的，所述从目标图像中检测出包含包裹的图片，还包括：

若所述目标图像中的多个包裹之间存在遮挡关系或包含关系，则计算遮挡区域或包含区域的面积；

响应于所述面积未超出预设面积阈值，对所述多个包裹所处区域进行拆分，得到每个包裹的图片，以单独对每个包裹进行物品识别；或

响应于所述面积超出所述预设面积阈值，得到包含所述多个包裹的图片，以同时对所述多个包裹进行物品识别。

可选的，在将所述图片特征分别输入到多个弱分类器中进行目标物品识别之前，还包括：

确定与当前识别场景对应的物品类别，从弱分类器集中筛选出与每个物品类别对应的弱分类器。

可选的，在所述从目标图像中检测出包含包裹的图片之前，还包括：

获取包含单个包裹的图片，接收对每个图片中的物品进行类别打标操作；

确定打标目标类别的图片，将所确定的图片分为第一组，剩余未打标所述目标类别的图片分为第二组；

提取每个图片的图片特征，将所述第一组的图片和每个图片的图片特征、所述第二组的图片和每个图片的图片特征，输入到与所述目标类别对应的目标弱分类器中进行训练，得到训练后的目标弱分类器；其中，所述目标弱分类器用于识别所述目标类别的目标物品。

为实现上述目的，根据本发明实施例的另一方面，提供了一种物品识别处理装置，包括：