(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 202210530951.4 (22)申请日 2022.05.16 (71)申请人 网思科技股份有限公司 地址 510000 广东省广州市天河区临江大 道1号之一701、 702室 (72)发明人 王欢　李英杰　曾波　黎致斌　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 杨小红 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/50(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于人工智能的杂乱场景检测方法、 装 置及相关 设备 (57)摘要 本申请公开了一种基于人工智能的杂乱场 景检测方法、 装置及相关设备， 该方法包括： 通过 检测模型对待检测的第一图像进行风格迁移， 得 到经过风格迁移的第二图像， 并计算第一图像与 第二图像的相似度值； 基于该相似度值确定第一 图像是否为杂乱场景； 其中， 该检测模型被配置 为， 具备对图像进行风格迁移的能力， 且被标注 为杂乱场景的第一杂乱图像， 与对 该第一杂乱图 像进行风格迁移后得到的第二杂乱图像的相似 度值落在预设的相似度范围之内； 被标注为规整 场景的第一规整图像， 与对该第一规整图像进行 风格迁移后得到的第二规整图像的相似度值落 在该相似度范围之外。 本申请通过训练后的检测 模型对杂乱场景进行自动检测， 相比于人工方式 具有更高的检测效率。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 114842342 A 2022.08.02 CN 114842342 A 1.一种基于人工智能的杂乱场景检测方法， 其特 征在于， 包括： 通过检测模型对待检测的第一图像进行风格迁移， 得到经 过风格迁移的第二图像； 获取第一图像与第 二图像的相似度值， 所述相似度值用于衡量第 一图像与第 二图像的 相似程度； 基于所述相似度值确定所述第一图像是否为杂乱场景； 其中， 所述检测模型被配置为， 具备对图像进行风格迁移的能力， 且被标注为杂乱场景 的第一杂乱图像， 与对所述第一杂乱图像进 行风格迁移后得到的第二杂乱图像的相似度值 落在预设的相似度范围之内； 被标注为规整场景 的第一规整图像， 与对所述第一规整图像 进行风格迁移后得到的第二 规整图像的相似度值 落在所述相似度范围之外 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取第 一图像与第 二图像的相似度值 的过程， 包括： 采用同样的划分方式， 将待检测的第 一图像划分成尺寸相等且互不重合的多个图像区 域， 以及将第二图像划分成尺寸相等且互不重合的多个迁移后图像区域； 针对每一图像区域， 计算所述图像区域与跟所述图像区域对应的迁移后图像区域的特 征差异， 得到所述图像区域与所述迁移后图像区域的相似度值。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 计算所述图像区域与跟所述图像区域对应 的迁移后图像区域的特征差异， 得到所述图像区域与所述迁移后图像区域的相似度值的过 程， 包括： 通过局部二 值模式LBP算法提取 所述图像区域的纹 理特征， 得到第一 直方图； 通过LBP算法提取跟所述图像区域对应的迁移后图像区域的纹理特征， 得到第二直方 图； 利用预设的相似性度量函数计算第 一直方图和第 二直方图的相似程度， 得到所述图像 区域与所述迁移后图像区域的相似度值。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 基于所述相似度值确定所述第 一图像是否 为杂乱场景的过程， 包括： 获取相似度值落在所述相似度 范围之内的各目标图像区域， 并计算得到各目标图像区 域相对于各图像区域的比值； 判断所述比值是否 达到预设比值， 若是， 确定所述图像为杂乱场景。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 得到所述图像区域与所述迁移后图像区域 的相似度值之后， 还 包括： 判断所述图像区域与所述迁移后图像区域的相似度值是否落在所述相似度范围之内； 若是， 确定所述图像区域 为杂乱场景。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 通过检测模型对待检测的第 一图像进行风 格迁移之前， 还 包括： 对待检测的第一图像进行 灰度化处 理。 7.根据权利要求1至6任一项所述的方法， 其特征在于， 所述检测模型的训练过程， 包 括： 获取风格图像、 若干被标注为杂乱场景的第 一杂乱图像以及若干被标注为规整场景的 第一规则图像；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114842342 A 2针对每一第 一杂乱图像， 通过所述检测模型将所述风格图像的风格特征迁移到所述第 一杂乱图像中， 得到经过风格迁移的第二杂乱图像， 并计算得到所述第一杂乱图像与所述 第二杂乱图像的第一相似度值； 针对每一第 一规则图像， 通过所述检测模型将所述风格图像的风格特征迁移到所述第 一规则图像中， 得到经过风格迁移的第二规则图像， 并计算得到所述第一规则图像与所述 第二规则图像的第二相似度值； 以所述第一相似度值趋近于所述相似度范围， 所述第二相似度值远离所述相似度范 围， 以及所述检测模型 的风格损失和内容损失最小化为 目标， 更新所述检测模型 的风格参 数。 8.一种基于人工智能的杂乱场景检测装置， 其特 征在于， 包括： 风格迁移单元， 用于通过检测模型对待检测的第一图像进行风格迁移， 得到经过风格 迁移的第二图像； 差异计算单元， 用于获取第一图像与第二图像的相似度值， 所述相似度值用于衡量第 一图像与第二图像的相似程度； 杂乱判断单 元， 用于基于所述相似度值确定所述第一图像是否为杂乱场景； 其中， 所述检测模型被配置为， 具备对图像进行风格迁移的能力， 且被标注为杂乱场景 的第一杂乱图像， 与对所述第一杂乱图像进 行风格迁移后得到的第二杂乱图像的相似度值 落在预设的相似度范围之内； 被标注为规整场景 的第一规整图像， 与对所述第一规整图像 进行风格迁移后得到的第二 规整图像的相似度值 落在所述相似度范围之外 。 9.一种基于人工智能的杂乱场景检测设备， 其特 征在于， 包括： 存 储器和处 理器； 所述存储器， 用于存 储程序； 所述处理器， 用于执行所述程序， 实现如权利要求1～7中任一项所述的基于人工智能 的杂乱场景检测方法的各个步骤。 10.一种存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执 行时， 实现如权利要求1～7中任一项所述的基于人工智能的杂乱场景检测方法的各个步 骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114842342 A 3