【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及計算機，具體地涉及一種圖像遮擋檢測方法、設備及存儲介質。
技術介紹
1、隨著計算機視覺技術的快速發展，諸如冷柜或冰箱等制冷設備通過攝像頭捕捉二維靜態圖像對其內部的商品進行自動識別，這種技術不僅實現了庫存的自動化管理，還提升了補貨的及時性或準確性。
2、然后，在實際應用中，冷柜內部環境的復雜性和使用場景的動態性給商品識別帶來了諸多挑戰。特別是當冷柜門被用戶打開時，由于人體或其他物品的意外遮擋，攝像頭拍攝到的圖像中常常包含非商品信息，比如手部、臉部或其他身體部位的輪廓，這些遮擋物會明顯影響圖像識別的精度和效率。
3、此外，現有的冷柜大多將攝像頭采集的原始圖像直接上傳至遠端服務器進行處理，這種處理方式雖然簡化了冷柜等制冷設備的設計復雜度，但是在制冷設備與云端之間的網絡延遲和帶寬限制等方面存在明顯不足。因此，將有異常遮擋的檢測圖像篩選出來，避免遮擋物對商品識別造成誤判及干擾成為亟需要解決的問題。
技術實現思路
1、本專利技術的目的之一在于提供一種圖像遮擋檢測方法，以解決現有技術中圖像遮擋檢測依賴于人工檢查或外部測量設備，存在檢測效率低、誤差較大的技術問題。
2、為了實現上述專利技術目的之一，本專利技術提供一種圖像遮擋檢測方法，包括：獲取目標檢測圖像，目標檢測圖像包括位于參照區域內的參照物，以及位于目標區域內的目標物；在所述目標物完整成像時，檢測圖像中對應目標區域的第一像素通道的值，小于檢測圖像中對應參照區域的第一像素通道的值；確定目標檢測圖
3、作為本專利技術一實施方式的進一步改進，所述目標區域包括第一目標區域，所述第一值形成第一矩陣，包括與所述參照區域中若干像素點對應的若干參照亮度矩陣元素；所述第二值形成第二矩陣，包括與第一目標區域中若干像素點對應的若干目標亮度矩陣元素；所述根據所述第一值和所述第二值的數值關系，確定所述目標物的遮擋情況，包括：計算所述第二矩陣和所述第一矩陣對應矩陣元素的差值，并將所有差值求和，得到第一測量結果；根據所述第一測量結果，確定所述第一目標區域的遮擋情況。
4、作為本專利技術一實施方式的進一步改進，所述根據所述第一測量結果，確定所述第一目標區域的遮擋情況，包括：判斷所述第一測量結果是否大于0；若是，則判定所述目標檢測圖像的第一目標區域存在遮擋，將所述第二矩陣的所有元素置為1；若否，則判定所述目標檢測圖像的第一目標區域不存在遮擋，將所述第二矩陣的所有元素置為0。
5、作為本專利技術一實施方式的進一步改進，所述確定目標檢測圖像中對應參照區域的第一像素通道的第一值，包括：根據目標檢測圖像中對應于參照區域內若干參照物的第一像素通道像素值的最大值，確定所述第一值。
6、作為本專利技術一實施方式的進一步改進，所述確定目標檢測圖像中對應目標物的第一像素通道的第二值，包括：根據所述第一值，確定卷積窗口，所述卷積窗口用于掃描目標檢測圖像；基于所述卷積窗口，確定并提取目標檢測圖像中對應第一目標區域的第一像素通道的第二值。
7、作為本專利技術一實施方式的進一步改進，在所述獲取目標檢測圖像之前，所述方法包括：獲取初始檢測圖像，并對所述初始檢測圖像進行分割，確定若干子圖像塊；根據所述若干子圖像塊確定對應的第一特征向量和第二特征向量，所述第一特征向量用于確定子圖像塊的內容信息，所述第二特征向量用于確定子圖像塊在初始檢測圖像中所處的空間位置信息；融合所述第一特征向量和所述第二特征向量，確定所述淺層圖像特征向量。
8、作為本專利技術一實施方式的進一步改進，所述融合所述淺層圖像特征向量與所述深層圖像特征向量，確定第一融合特征向量，包括：根據所述淺層圖像特征向量，采用多階段下采樣特征提取操作，確定對應的若干第三特征向量；對所述若干第三特征向量采用多階段上采樣特征提取操作，確定對應的若干第四特征向量；融合所述第三特征向量和對應的第四特征向量，確定若干第二融合特征向量；所述根據所述第一融合特征向量確定目標檢測圖像，包括：根據所述若干第二融合特征向量，采用解碼操作，確定目標檢測圖像。
9、作為本專利技術一實施方式的進一步改進，所述提取確定所述初始檢測圖像的淺層圖像特征向量與深層圖像特征向量，包括：對所述初始檢測圖像進行分割，確定若干子圖像塊；根據所述若干子圖像塊確定對應的第一特征向量和第二特征向量，所述第一特征向量用于確定子圖像塊的內容信息，所述第二特征向量用于確定子圖像塊在初始檢測圖像中所處的空間位置信息；融合所述第一特征向量和所述第二特征向量，確定對應于初始檢測圖像的淺層圖像特征向量。
10、作為本專利技術一實施方式的進一步改進，所述提取確定所述初始檢測圖像的淺層圖像特征向量與深層圖像特征向量，包括：基于多階段特征提取結構，根據所述淺層圖像特征向量確定對應的深層圖像特征向量。
11、作為本專利技術一實施方式的進一步改進，所述基于多階段特征提取結構，根據初始檢測圖像的淺層圖像特征向量，確定對應的深層圖像特征向量，包括：根據所述淺層圖像特征向量，采用多階段下采樣特征提取操作，確定對應的若干第三特征向量；對所述若干第三特征向量采用多階段上采樣特征提取操作，確定對應的深層圖像特征向量。
12、為實現上述專利技術目的之一，本專利技術還提供一種制冷設備，包括：存儲器，用于存儲可執行指令；處理器，用于運行所述存儲器存儲的可執行指令時，實現上述任意所述的圖像遮擋檢測方法的步驟。
13、為實現上述專利技術目的之一，本專利技術還提供一種計算機可讀存儲介質，包括：至少一個處理器；存儲器，所述存儲器存儲有可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時執行所述的圖像遮擋檢測方法的步驟。
14、與現有技術相比，本專利技術實施例具有如下至少一種有益效果：
15、本專利技術采用圖像遮擋檢測方法，通過設定參照區域和目標區域，并對比分析目標檢測圖像中參照區域和目標區域再第一像素通道的像素值差異，能夠自動并快速檢測目標物是否被遮擋，具有較高的判斷精度，這種方法減少了對人工判斷的依賴，無需借助其他檢測設備，避免測量誤差，提高檢測效率和準確性；此外，該方法并不依賴于特定類型得圖像或目標物，只要設置合理的參照區域，并關注像素通道值的差異，可以避免復雜得圖像處理算法，計算簡單、通用性強。
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1.一種圖像遮擋檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的圖像遮擋檢測方法，其特征在于，所述目標區域包括第一目標區域，所述第一值形成第一矩陣，包括與所述參照區域中若干像素點對應的若干參照亮度矩陣元素；所述第二值形成第二矩陣，包括與第一目標區域中若干像素點對應的若干目標亮度矩陣元素；所述根據所述第一值和所述第二值的數值關系，確定所述目標物的遮擋情況，包括：
3.根據權利要求2所述的圖像遮擋檢測方法，其特征在于，所述根據所述第一測量結果，確定所述第一目標區域的遮擋情況，包括：
4.根據權利要求1所述的圖像遮擋檢測方法，其特征在于，所述確定目標檢測圖像中對應參照區域的第一像素通道的第一值，包括：
5.根據權利要求1所述的圖像遮擋檢測方法，其特征在于，所述確定目標檢測圖像中對應目標物的第一像素通道的第二值，包括：
6.根據權利要求1所述的圖像遮擋檢測方法，其特征在于，在所述獲取目標檢測圖像之前，所述方法包括：
7.根據權利要求6所述的圖像遮擋檢測方法，其特征在于，所述融合所述淺層圖像特征向量與所述深層圖像
8.根據權利要求6所述的圖像遮擋檢測方法，其特征在于，所述提取確定所述初始檢測圖像的淺層圖像特征向量與深層圖像特征向量，包括：
9.根據權利要求6所述的圖像遮擋檢測方法，其特征在于，所述提取確定所述初始檢測圖像的淺層圖像特征向量與深層圖像特征向量，包括：
10.根據權利要求9所述的圖像遮擋檢測方法，其特征在于，所述基于多階段特征提取結構，根據初始檢測圖像的淺層圖像特征向量，確定對應的深層圖像特征向量，包括：
11.一種制冷設備，其特征在于，包括：
12.一種計算機可讀存儲介質，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種圖像遮擋檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的圖像遮擋檢測方法，其特征在于，所述目標區域包括第一目標區域，所述第一值形成第一矩陣，包括與所述參照區域中若干像素點對應的若干參照亮度矩陣元素；所述第二值形成第二矩陣，包括與第一目標區域中若干像素點對應的若干目標亮度矩陣元素；所述根據所述第一值和所述第二值的數值關系，確定所述目標物的遮擋情況，包括：
3.根據權利要求2所述的圖像遮擋檢測方法，其特征在于，所述根據所述第一測量結果，確定所述第一目標區域的遮擋情況，包括：
4.根據權利要求1所述的圖像遮擋檢測方法，其特征在于，所述確定目標檢測圖像中對應參照區域的第一像素通道的第一值，包括：
5.根據權利要求1所述的圖像遮擋檢測方法，其特征在于，所述確定目標檢測圖像中對應目標物的第一像素通道的第二值，包括：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：黃信雄，高熙源，孫聰，尚文超，王全勝，修竹文，
申請(專利權)人：青島海爾特種電冰柜有限公司，
類型：發明
國別省市：
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