(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 202210655684.3 (22)申请日 2022.06.10 (71)申请人 嘉洋智慧安全生产科技发展 （北京） 有限公司 地址 102199 北京市延庆区中关村延庆园 东环路2号楼1707室 (72)发明人 吴新涛　 (74)专利代理 机构 北京东方亿 思知识产权代理 有限责任公司 1 1258 专利代理师 贺琳 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 图像处理方法、 装置、 设备、 介质及产品 (57)摘要 本申请实施例提供一种图像处理方法、 装 置、 设备、 介质及产品包括： 实时获取待处理图 像； 基于图像处理模型的第一网络提取待处理图 像的图像特征， 并基于图像特征确定目标对象边 界框的第一位置信息和船排边界框的第二位置 信息； 通过图像处理模型的第二网络分别对第一 位置信息以及第二位置信息进行分类计算， 得到 目标对象边界框的类别以及船排边界框的类别； 在目标对象边界框的类别和船排边界框的类别 满足预设条件， 以及第一位置信息与第二位置信 息之间的距离小于预设阈值的情况下， 向报警平 台发送待处理图像， 以用于报警平台生成告警信 息。 本申请实施例， 可以及时地监测到船上人员 未穿救生衣并靠 近船排的情况。 权利要求书2页 说明书14页 附图3页 CN 114913233 A 2022.08.16 CN 114913233 A 1.一种图像处 理方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 实时获取待处 理图像， 其中， 所述待处 理图像包括船排图像； 基于图像处理模型的第 一网络提取所述待处理图像的图像特征， 并基于所述图像特征 确定目标对象边界框的第一位置信息和船排边界框的第二位置信息， 所述图像特征包括所 述待处理图像中目标对象的特 征以及船排特 征； 通过图像处理模型的第二网络分别对所述第一位置信息以及所述第二位置信息进行 分类计算， 得到目标对象边界框的类别以及船排 边界框的类别； 在所述目标对象边界框的类别和所述船排边界框的类别满足预设条件， 以及所述第 一 位置信息与第二位置信息之 间的距离小于预设阈值的情况下， 向报警平台发送所述待处理 图像， 以用于所述报警平台生成告警信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述通过图像处理模型的第 二网络分别对 所述第一位置信息以及第二位置信息进行分类计算， 得到目标对象边界框的类别以及船排 边界框的类别， 包括： 基于所述第一位置信息裁剪所述待处理图像， 获取目标对象图像， 并基于所述第二位 置信息裁剪所述待处 理图像， 获取 船排图像； 通过图像处理模型的第二网络分别对所述目标对象图像以及所述船排图像进行分类 计算， 得到目标对象边界框的类别以及船排 边界框的类别。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在所述基于图像处理模型的第 一网络提取 待处理图像的图像特征， 并基于所述图像特征确定目标对象边界框的第一位置信息和船排 边界框的第二 位置信息之前， 所述方法还 包括： 获取训练样本集， 所述训练样本集包括多个待处理图像样本， 以及每一图像样本对应 的第一标签 类别和第二标签 类别； 利用所述训练样本集中的待处理图像样本， 以及所述每一待处理图像样本对应的第 一 标签类别和第二标签 类别训练预设图像处 理模型， 得到训练后的图像处 理模型。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述利用所述训练样本集中的待处理图像 样本， 以及每一图像样本对应的第一标签类别和第二标签类别训练预设图像处理模型， 得 到训练后的图像处 理模型， 包括： 基于预设图像处理模型的第 一网络提取所述待处理图像样本 中的参考图像特征， 并基 于所述参考图像特征确定对 象参考边界框的第一参考位置信息和船排参考边界框的第二 参考位置信息， 所述 参考图像特 征包括待处 理图像样本中对象的特 征和船排的特 征； 通过预设图像处理模型的第二网络分别基于第一参考位置信息以及第二参考位置信 息进行分类 计算， 确定对象参 考边界框的参 考类别和船排 参考边界框的参 考类别； 根据目标待处理图像样本的第 一标签类别与所述对象参考边界框的参考类别， 以及目 标待处理图像样本的第二标签类别与所述船排参考边界框的参考类别， 确定预设图像处理 模型的损失函数值， 所述目标待处 理图像样本是 所述待处 理图像样本中的任一个； 基于所述预设图像处理模型的损失函数值， 利用待处理图像样本训练预设图像处理模 型， 得到训练后的图像处 理模型。 5.根据权利要求3或4所述的方法， 其特征在于， 在获取训练样本集之前， 所述方法还包 括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114913233 A 2获取多个原 始图像， 所述原 始图像中包括船排图像； 按照预设数据增强策略， 对所述多个原始图像进行数据增强处理， 以得到与每一原始 图像对应的多个待处 理图像样本 。 6.一种图像处 理装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于实时获取待处 理图像， 其中， 所述待处 理图像包括船排图像； 确定模块， 用于基于 图像处理模型的第一网络提取所述待处理图像的图像特征， 并基 于所述图像特征确定目标对象边界框的第一位置信息和船排边界框的第二位置信息， 所述 图像特征包括所述待处 理图像中目标对象的特 征以及船排特 征； 分类计算模块， 用于通过图像处理模型的第 二网络分别对所述第 一位置信 息以及所述 第二位置信息进行分类 计算， 得到目标对象边界框的类别以及船排 边界框的类别； 发送模块， 用于在所述目标对象边界框的类别和所述船排边界框的类别满足预设条 件， 以及所述第一位置信息与第二位置信息之间的距离小于预设阈值的情况下， 向报警平 台发送所述待处 理图像， 以用于所述报警平台生成告警信息 。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述获取模块， 用于基于所述第 一位置信 息裁剪所述待处理图像， 获取目标对象图像， 并基于所述第二 位置信息 裁剪所述待处 理图像， 获取 船排图像； 分类计算模块， 用于通过图像处理模型的第 二网络分别对所述目标对象图像以及所述 船排图像进行分类 计算， 得到目标对象边界框的类别以及船排 边界框的类别。 8.一种电子设备， 其特征在于， 所述设备包括： 处理器以及存储有计算机程序指令的存 储器； 所述处理器读取并执行所述计算机程序指令， 以实现如权利要求1 ‑5任意一项所述的 图像处理方法。 9.一种计算机存储介质， 其特征在于， 所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令， 所述计算机程序指令被处 理器执行时实现如权利要求1 ‑5任意一项所述的图像处 理方法。 10.一种计算机程序产品， 其特征在于， 所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处 理器执行时， 使得 所述电子设备 执行如权利要求1 ‑5任意一项所述的图像处 理方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114913233 A 3