(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 202210350472.4 (22)申请日 2022.04.02 (71)申请人 北京京东乾石科技有限公司 地址 100176 北京市大兴区经济技 术开发 区科创十一街18号院2号楼19层A1905 室 (72)发明人 付奎　刘洋　郭明杰　 (74)专利代理 机构 北京派特恩知识产权代理有 限公司 1 1270 专利代理师 陈宇　蒋雅洁 (51)Int.Cl. G06T 7/20(2017.01) G06T 7/40(2017.01) G06T 7/70(2017.01) G06T 7/13(2017.01)G06T 7/11(2017.01) G06V 10/44(2022.01) (54)发明名称 图像处理方法、 装置、 电子设备及存 储介质 (57)摘要 本申请公开了一种图像处理方法、 装置、 电 子设备及存储介质， 涉及人工智 能技术领域。 其 中， 方法包括： 获取目标区域的第一图像和第二 图像； 所述目标区域存在以堆砌 形式放置的多个 物体； 所述第一图像和第二图像对应的图像采集 时刻不同； 根据所述第一图像和第二图像， 确定 第一信息和第二信息； 所述第一信息表征所述多 个物体在所述第一图像和第二图像中的外轮廓 的变化情况； 所述第二信息表征所述多个物体在 所述第一图像和第二图像中的内部纹理的变化 情况； 根据所述第一信息和第二信息， 确定所述 多个物体是否 被移动。 权利要求书3页 说明书22页 附图4页 CN 114708291 A 2022.07.05 CN 114708291 A 1.一种图像处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标区域的第一图像和第二图像； 所述目标区域存在以堆砌形式放置的多个物 体； 所述第一图像和第二图像对应的图像采集时刻不同； 根据所述第一图像和第二图像， 确定第一信息和第二信息； 所述第一信息表征所述多 个物体在所述第一图像和 第二图像中的外轮廓的变化情况； 所述第二信息表征所述多个物 体在所述第一图像和第二图像中的内部纹 理的变化情况； 根据所述第一信息和第二信息， 确定所述多个物体是否被移动。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第一图像和第二图像， 确定 第一信息， 包括： 利用第一模型对所述第一图像进行二值化处理， 得到第三图像； 并利用所述第一模型 对所述第二图像进 行二值化处理， 得到第四图像； 所述第一模 型利用语义分割算法训练； 所 述第三图像和所述第四图像中所述多个物体对应的像素点的像素值为第一值， 除所述多个 物体对应的像素点外的其 他像素点的像素值 为第二值； 通过对所述第三图像和所述第四图像进行对比， 确定所述第一信息 。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述通过对所述第 三图像和所述第四图像 进行对比， 确定所述第一信息， 包括： 根据所述第三图像和所述第 四图像， 确定多个第一系数； 每个第一系数表征一个像素 点在所述第三图像的像素值是否与在所述第四图像的像素值相同； 利用所述多个第一系数， 确定所述第一信息 。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述利用所述多个第一系数， 确定所述第 一信息， 包括： 利用所述多个第一系数， 确定第二系数； 所述第二系数表征所述第三图像和所述第 四 图像的匹配程度； 判断所述第二系数是否大于第一阈值； 在所述第二系数大于所述第一阈值的情况下， 所述第一信息表征所述多个物体在所述第一图像和第二图像中的外轮廓 发生变化； 或者， 在所述第二系数小于或等于所述第一阈值的情况下， 所述第一信息表征所述多个物体在所 述第一图像和第二图像中的外轮廓未发生变化。 5.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 确定所述第 一模型的第一概率、 第 二概率、 第 三概率和第四概率； 所述第 一概率表征所 述第一模型将输入图像中的物体识别为物体的概率； 所述第二概率表征所述第一模型将输 入图像中的物体识别为非物体的概率； 所述第三概率表征所述第一模型将输入图像中的非 物体识别为物体的概率； 所述第四概率表征所述第一模型将输入图像中的非物体识别为 非 物体的概 率； 利用所述第一 概率、 第二概率、 第三概率和第四概 率， 确定所述第一阈值。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第一图像和第二图像， 确定 第二信息， 包括： 利用第二模型对所述第一图像进行二值化处理， 得到第五图像； 并利用所述第二模型 对所述第二图像进 行二值化处理， 得到第六图像； 所述第二模 型利用边缘检测算法训练； 所 述第五图像和所述第六图像中边缘对应的像素点的像素值为第一值， 非边缘对应的像素点权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114708291 A 2的像素值 为第二值； 至少利用所述第五图像和所述第六图像， 确定所述第二信息 。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述至少利用所述第五图像和所述第六图 像， 确定所述第二信息， 包括： 利用第一模型对所述第一图像进行二值化处理， 得到第三图像； 并利用所述第一模型 对所述第二图像进 行二值化处理， 得到第四图像； 所述第一模 型利用语义分割算法训练； 所 述第三图像和所述第四图像中所述多个物体对应的像素点的像素值为第一值， 除所述多个 物体对应的像素点外的其 他像素点的像素值 为第二值； 利用所述第三图像、 所述第四图像、 所述第五图像和所述第六图像， 确定所述第二信 息。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述利用所述第 三图像、 所述第四图像、 所 述第五图像和所述第六图像， 确定所述第二信息， 包括： 将所述第三图像和所述第五图像对位相乘， 得到第七图像； 并将所述第 四图像和所述 第六图像对位相乘， 得到第八图像； 通过对所述第七图像和所述第八图像进行对比， 确定所述第二信息 。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 所述通过对所述第七图像和所述第八图像 进行对比， 确定所述第二信息， 包括： 基于预设规则对所述第七图像进行划分， 得到多个第一栅格； 并基于所述预设规则对 所述第八图像进行划分， 得到多个第二 栅格； 根据所述多个第一栅格和所述多个第二栅格， 确定多个第三系数； 每个第三系数表征 一个第一 栅格与对应的第二 栅格的匹配程度； 利用所述多个第三系数， 确定所述第二信息 。 10.根据权利要求9所述的方法， 其特征在于， 所述利用所述多个第 三系数， 确定所述第 二信息， 包括： 判断每个第三系数 是否大于第二阈值； 在存在第三系数大于所述第 二阈值的情况下， 所述第 二信息表征所述多个物体在所述 第一图像和第二图像中的内部纹理发生变化； 或者， 在每个第三系 数均小于或等于所述第 二阈值的情况下， 所述第二信息表征所述多个物体在所述第一图像和 第二图像中的内部纹 理未发生变化。 11.根据权利要求10所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 确定所述第 二模型的第五概率、 第六概率、 第七概率和第八概率； 所述第五概率表征所 述第二模型将输入图像中的边缘识别为边缘的概率； 所述第六概率表征所述第二模型将输 入图像中的边缘识别为非边缘的概率； 所述第七概率表征所述第二模型将输入图像中的非 边缘识别为边缘的概率； 所述第八概率表征所述第二模型将输入图像中的非边缘识别为 非 边缘的概率； 利用所述第五概 率、 第六概 率、 第七概 率和第八概 率， 确定所述第二阈值。 12.根据权利要求1至11任一项所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第一信息和第 二信息， 确定所述多个物体是否被移动， 包括： 在所述第一信息表征所述多个物体在所述第一图像和第二图像中的外轮廓发生变化权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114708291 A 3