(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 202211224366.8 (22)申请日 2022.10.09 (71)申请人 浙江啄云智能科技有限公司 地址 310051 浙江省杭州市滨江区浦沿街 道六和路中控大厦E座9 楼 (72)发明人 李林超　何林阳　王威　周凯　 (74)专利代理 机构 北京品源专利代理有限公司 11332 专利代理师 赵翠香 (51)Int.Cl. G06V 10/25(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/24(2022.01) (54)发明名称 一种图像处 理方法、 装置、 设备和存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种图像处理方法、 装置、 设 备和存储介质， 包括： 采用至少两种图像处理算 法， 确定样本图像的预处理图像， 根据预处理图 像， 确定样本图像中候选物的特征预测信息， 根 据特征预测 信息确定样本图像的预测框， 根据预 测框和标定框的匹配结果从候选物中确定目标 物， 并确定预测框和标定框之间的相似分值； 采 用蒸馏算法， 根据相似分值， 分别对各图像处理 算法进行分类蒸馏差异计算， 确定各图像处理算 法之间的预测结果差异值； 从预测框中筛选出包 含有目标物的预测区域， 对预测区域进行卷积操 作， 确定蒸馏损失； 根据预测结果差异值和蒸馏 损失， 对各图像处理算法的参数进行调整， 以获 得目标检测模 型。 提高了目标检测模 型的图像处 理效率。 权利要求书2页 说明书13页 附图3页 CN 115294332 A 2022.11.04 CN 115294332 A 1.一种图像处 理方法， 其特 征在于， 包括： 采用至少两种图像处理算法， 确定样本图像的预处理图像， 根据 所述预处理图像， 确定 所述样本图像中候选物的特征预测信息， 根据所述特征预测信息确定所述样本图像的预测 框， 根据所述预测框和标定框的匹配结果从所述候选物中确定目标物， 并确定所述预测框 和所述标定 框之间的相似分值； 采用蒸馏算法， 根据 所述相似分值， 分别对各图像处理算法进行分类蒸馏差异计算， 确 定各图像处 理算法之间的预测结果差异值； 从所述预测框中筛选出包含有所述目标物的预测区域， 对所述预测区域进行卷积操 作， 确定蒸馏损失； 根据所述预测结果差异值和所述蒸馏损 失， 对各图像处理算法的参数进行调整， 以获 得目标检测模型； 所述目标检测模型用于对待检测图像进行图像处 理。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 采用蒸馏算法， 根据 所述相似分值， 分别对 各图像处理算法进行分类蒸馏差异计算， 确定各图像处理算法之间的预测结果差异值， 包 括： 从所述预测框中提取出所述目标物对应的相似图像， 对所述相似图像进行二分类处 理， 确定所述相似图像的二分类图像； 采用蒸馏算法， 根据所述二分类图像和所述相似分值， 对各图像处理算法进行分类蒸 馏差异计算， 确定各图像处 理算法之间的预测结果差异值。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 采用蒸馏算法， 根据所述二分类图像和所 述相似分值， 对各图像处理算法进行分类蒸馏差异计算， 确定各图像处理算法之间的预测 结果差异值， 包括： 根据所述二分类图像确定各图像处理算法获取的目标物预测总数， 确定所述目标物预 测总数与预测结果总数之间的预测数量比； 采用蒸馏算法， 根据所述预测数量比和所述相似分值， 对各图像处理算法进行分类蒸 馏差异计算， 确定各图像处 理算法之间的预测结果差异值。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 从所述预测框 中筛选出包含有所述目标物 的预测区域， 对所述预测区域进行 卷积操作， 确定蒸馏损失， 包括： 从所述预测框 中筛选出包含有所述目标物的预测区域， 并从所述预测区域中提取出区 域信息， 根据所述区域信息， 确定所述预测区域中的背 景与前景之间的区域通道， 确定所述 区域通道之间的通道相关性， 并根据所述 通道相关性确定相关性差值； 对所述预测区域进行卷积操作， 根据所述区域通道， 确定各图像处理算法所对应的目 标物之间的特 征差值； 根据所述特 征差值和所述相关性差值， 确定蒸馏损失。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据所述预处理图像， 确定所述样本 图像 中候选物的特征预测信息， 根据所述特征预测信息确定所述样本图像的预测框， 根据所述 预测框和标定框的匹配结果从所述候选物中确定目标物， 并确定所述预测框和所述标定框 之间的相似分值预处 理图像， 包括： 根据所述预处理图像， 确定所述样本 图像中候选物的特征预测信息， 根据所述特征预 测信息确定所述样本图像的预测框， 对所述预测框和标定框进行交并比计算， 确定交集和权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115294332 A 2并集面积比例； 根据所述交集和并集面积比例确定所述标定框和所述预测框之间是否存在位置匹配 目标； 若是， 则将所述标定框 中的位置匹配目标和所述预测框中的位置匹配目标进行类别匹 配， 根据匹配结果确定所述标定 框和所述预测框中的位置匹配目标 是否为同类目标； 若是， 则确定所述预测框中的位置匹配目标为目标物， 根据所述特征预测信息确定所 述预测框的类别预测分值， 将所述类别预测分值与所述交集和并集面积比例的乘积作为所 述预测框与所述标定 框之间的相似分值。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据所述预测结果差异值和所述蒸馏损 失， 对各图像处 理算法的参数进行调整， 以获得目标检测模型， 包括： 根据所述预测结果差异值和所述蒸馏损失， 确定各图像处 理算法的模型损失； 根据各图像处理算法的模型损失和预设的模型损失条件， 对各图像处理算法的参数进 行调整， 以获得目标检测模型。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 根据所述预测结果差异值和所述蒸馏损 失， 确定各图像处 理算法的模型损失， 包括： 确定各图像处 理算法的目标检测分类损失和回归损失； 对各图像处理算法对应的预测结果差异值、 蒸馏损 失、 目标检测分类损 失和回归损 失 求和， 确定各图像处 理算法的模型损失。 8.一种图像处 理装置， 其特 征在于， 包括： 预测框确定模块， 采用至少两种图像处理算法， 确定样本图像的预处理图像， 根据 所述 预处理图像， 确定所述样本图像中候选物的特征预测信息， 根据所述特征预测信息确定所 述样本图像的预测框， 根据所述预测框和标定框的匹配结果从所述候选物中确定目标物， 并确定所述预测框和所述标定 框之间的相似分值； 预测差异值确定模块， 用于采用蒸馏算法， 根据 所述相似分值， 分别对各图像处理算法 进行分类蒸馏差异计算， 确定各图像处 理算法之间的预测结果差异值； 蒸馏损失确定模块， 用于从所述预测框中筛选出包含有所述目标物的预测区域， 对所 述预测区域进行 卷积操作， 确定蒸馏损失； 目标检测模型获取模块， 根据所述预测结果差异值和所述蒸馏损 失， 对各图像处理算 法的参数进行调整， 以获得目标检测模型； 所述 目标检测模型用于对待检测图像进行图像 处理。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 至少一个处 理器； 以及 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序， 所述计算机程序被所 述至少一个处理器执行， 以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1 ‑7中任一项所述的 图像处理方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机指 令， 所述计算机指令用于使处 理器执行时实现权利要求1 ‑7中任一项所述的图像处 理方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115294332 A 3