(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210405128.0 (22)申请日 2022.04.18 (71)申请人 阿里巴巴达摩院 （杭州） 科技有限公 司 地址 310023 浙江省杭州市余杭区五常街 道文一西路969号3幢5层516室 (72)发明人 赵朋飞　徐海华　魏溪含　陈伟璇　 肖喜中　杨昭　 (74)专利代理 机构 北京开阳星知识产权代理有 限公司 1 1710 专利代理师 张子青 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01)G06N 20/20(2019.01) (54)发明名称 图像处理方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本公开涉及一种图像处理方法、 装置、 设备 及存储介质。 本公开通过采集目标物体的多个图 像， 并通过该多个图像确定该目标物体所处的一 个或多个环 境类型， 进一步获取与所述一个或多 个环境类型分别对应的预设模型， 也就是说， 不 同的环境类型可以对应不同的预设模 型。 使得同 一个预设模型可以对属于某一个环境类型的至 少一个图像进行专项处理， 从而使得一个或多个 预设模型可以分别对其处理的至少一个图像中 的目标物体的目标属性信息进行判定。 因此， 通 过不同的预设模型对该目标物体的目标属性信 息分别进行判定后， 可以提高该目标属性信息的 判定精准度。 当该目标物体的目标属性信息是废 钢等级时， 可以提高废钢等级的预测精准度。 权利要求书2页 说明书12页 附图4页 CN 114998716 A 2022.09.02 CN 114998716 A 1.一种图像处 理方法， 其中， 所述方法包括： 获取包括目标物体的多个图像； 确定所述多个图像中所述目标物体所处的一个或多个环境类型； 获取与所述一个或多个环境类型分别对应的预设模型， 所述预设模型是机器学习模 型； 通过一个或多个所述预设模型分别对所述多个图像中的至少一个图像进行处理， 得到 所述目标物体的目标属 性信息， 多个所述预设模型分别对应不同的环境类型， 所述预设模 型处理的所述至少一个图像 体现的环境类型包括所述预设模型对应的环境类型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 确定所述多个图像中所述目标物体所处的一个或 多个环境类型， 包括： 针对所述多个图像中的每 个图像， 识别所述目标物体在所述图像中所处的环境类型； 根据所述目标物体在所述每个图像中所处的环境类型， 确定出现次数满足预设条件的 一个或多个环境类型。 3.根据权利要求1所述的方法， 其中， 确定所述多个图像中所述目标物体所处的一个或 多个环境类型， 包括： 对所述多个图像中的每个图像分别进行处理， 确定所述目标物体在所述每个图像 中所 处的环境类型的概 率分布； 将所述每个图像分别对应的概率分布进行整合， 得到所述多个图像中所述目标物体所 处的一个或多个环境类型。 4.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述方法还 包括： 删除所述多个图像中的一个或多个目标图像， 所述目标图像是成像质量低于预设质量 的图像， 和/或， 所述目标物体在所述目标图像中所处的环境类型为预设类型。 5.根据权利要求 4所述的方法， 其中， 所述至少一个图像不包括所述目标图像。 6.根据权利要求1所述的方法， 其中， 通过一个或多个所述预设模型分别对所述多个图 像中的至少一个图像进行处 理， 得到所述目标物体的目标属性信息， 包括： 通过一个或多个所述预设模型分别对所述多个图像中的至少一个图像进行处理， 得到 一个或多个所述预设模型分别预测出的所述目标物体的等级信息； 根据一个或多个所述预设模型分别预测出的所述目标物体的等级信 息， 确定所述目标 物体的目标等级。 7.根据权利要求1所述的方法， 其中， 确定所述多个图像中所述目标物体所处的一个或 多个环境类型， 包括： 响应于决策选择指令， 采用所述决策选择指令对应的决策方法， 确定所述多个图像中 所述目标物体所处的一个或多个环境类型， 所述决策 方法包括人工智能辅助决策。 8.一种废钢等级确定方法， 其中， 所述方法包括： 获取包括废钢的多个图像； 确定所述多个图像中所述废钢所处的一个或多个环境类型； 获取与所述一个或多个环境类型分别对应的预设模型， 所述预设模型是机器学习模 型； 通过一个或多个所述预设模型分别对所述多个图像中的至少一个图像进行处理， 得到权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114998716 A 2所述废钢的目标等级， 多个所述预设模型分别对应不同的环境类型， 所述预设模型处理的 所述至少一个图像 体现的环境类型包括所述预设模型对应的环境类型。 9.一种图像处 理方法， 其中， 所述方法包括： 获取包括目标物体的多个图像； 响应于决策选择指令， 采用所述决策选择指令对应的决策方法， 确定所述多个图像中 所述目标物体所处的一个或多个环境类型， 所述决策 方法包括人工智能辅助决策； 获取与所述一个或多个环境类型分别对应的预设模型， 所述预设模型是机器学习模 型； 通过一个或多个所述预设模型分别对所述多个图像中的至少一个图像进行处理， 得到 所述目标物体的目标属 性信息， 多个所述预设模型分别对应不同的环境类型， 所述预设模 型处理的所述至少一个图像 体现的环境类型包括所述预设模型对应的环境类型。 10.一种图像处 理装置， 其中， 包括： 第一获取模块， 用于获取包括目标物体的多个图像； 确定模块， 用于确定所述多个图像中所述目标物体所处的一个或多个环境类型； 第二获取模块， 用于获取与所述一个或多个环境类型分别对应的预设模型， 所述预设 模型是机器学习模型； 处理模块， 用于通过一个或多个所述预设模型分别对所述多个图像中的至少一个图像 进行处理， 得到所述 目标物体的目标属 性信息， 多个所述预设模型分别对应不同的环境类 型， 所述预设模型 处理的所述至少一个图像体现的环境类型包括所述预设模型对应的环境 类型。 11.一种电子设备， 其中， 包括： 存储器； 处理器； 以及 计算机程序； 其中， 所述计算机程序存储在所述存储器中， 并被配置为由所述处理器执行以实现如 权利要求1 ‑9中任一项所述的方法。 12.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其中， 所述计算机程序被处理 器执行时实现如权利要求1 ‑9中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114998716 A 3