图像检测方法及装置、电子设备和存储介质与流程

技术特征：
1.一种图像检测方法，其特征在于，包括：获取待处理图像；对所述待处理图像进行语义分割，得到语义分割结果，所述语义分割结果包括人行道区域；根据所述语义分割结果，对所述待处理图像进行目标识别，得到目标识别结果；在所述目标识别结果包括至少一个交通参与者区域，和/或，至少一个非机动车区域的情况下，根据所述语义分割结果和所述目标识别结果，确定检测结果，所述检测结果用于表征人行道中是否存在违规行为。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述语义分割结果和所述目标识别结果，确定检测结果，包括：所述根据所述语义分割结果和所述目标识别结果，判断所述非机动车区域是否位于所述人行道区域的范围内，以及判断是否存在驾驶员正在驾驶所述非机动车区域对应的非机动车；在所述非机动车区域位于所述人行道区域的范围内，且存在驾驶员正在驾驶所述非机动车的情况下，所述检测结果为存在违规行为。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，判断所述非机动车区域是否位于所述人行道区域的范围内，包括：根据所述非机动车区域，确定所述非机动车区域的车轮区域；判断所述车轮区域是否位于所述人行道区域的范围内；在所述车轮区域位于所述人行道区域的范围内的情况下，所述非机动车区域位于所述人行道区域的范围内。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，判断所述车轮区域是否位于所述人行道区域的范围内，包括：根据所述车轮区域与所述人行道区域的重合面积，确定预测阈值；在所述预测阈值大于预设的判断阈值的情况下，判断所述非机动车区域位于所述人行道区域的范围内。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，判断所述车轮区域是否位于所述人行道区域的范围内，包括：确定所述车轮区域与所述非机动车区域的相对位置、所述车轮区域与所述非机动车区域的相对大小、所述车轮区域与所述人行道区域的重合区域占所述非机动车区域的比例；将所述车轮区域与所述非机动车区域的相对位置、所述车轮区域与所述非机动车区域的相对大小、所述车轮区域与所述人行道区域的重合区域占所述非机动车区域的比例，输入训练好的二分类模型，得到所述二分类模型的分类结果；其中，所述分类结果的类别包括车轮区域位于所述人行道区域的范围内、车轮区域不位于所述人行道区域的范围内。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断是否存在驾驶员正在驾驶所述非机动车区域对应的非机动车，包括：确定所述非机动车区域的第一中心点，以及所述非机动车区域附近的至少一个交通参与者区域的第二中心点；
从至少一个第二中心点中，寻找所述第一中心点的匹配中心点，所述匹配中心点为与所述第一中心点在水平方向的距离最近，并且空间距离最近的第二中心点；在所述第一中心点的竖直坐标值小于匹配中心点的竖直坐标值的情况下，判断驾驶员正在驾驶所述非机动车。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述待处理图像进行语义分割，得到语义分割结果，包括：将所述待处理图像分割成n个图像子块，n为大于1的整数；根据n个图像子块，以及每个图像子块的位置信息，确定具有位置编码的输入序列；将所述输入序列输入编码器进行编码处理，得到具有语义上下文信息的编码序列；将所述编码序列和类嵌入信息输入解码器进行解码处理，得到语义分割结果；根据所述语义分割结果，对所述待处理图像进行目标识别，得到目标识别结果，包括：将所述语义分割结果输入目标识别网络中进行目标识别处理，得到所述待处理图像的目标待识别结果。8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，在所述根据所述语义分割结果和所述目标识别结果，确定检测结果之后，所述方法还包括：确定违规行为的违规状态信息，所述违规状态信息包括超速、逆行、违规载人、未戴头盔中的至少一种，和/或，对存在违规行为的交通参与者进行人脸识别，确定所述存在违规行为的交通参与者的身份信息，和/或，对存在违规行为的非机动车进行车牌识别，确定所述存在违规行为的非机动车的车牌信息；将所述违规状态信息、所述身份信息、所述车牌信息中的至少一种，上传至数据库。9.一种图像检测装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待处理图像；语义分割模块，用于对所述待处理图像进行语义分割，得到语义分割结果，所述语义分割结果包括人行道区域；目标识别模块，用于根据所述语义分割结果，对所述待处理图像进行目标识别，得到目标识别结果；检测模块，用于在所述目标识别结果包括至少一个交通参与者区域，和/或，至少一个非机动车区域的情况下，根据所述语义分割结果和所述目标识别结果，确定检测结果，所述检测结果用于表征人行道中是否存在违规行为。10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1至8中任意一项所述的方法。11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至8中任意一项所述的方法。

技术总结
本公开涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种图像检测方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：对获取的待处理图像进行语义分割，得到包括人行道区域语义分割结果，并根据语义分割结果，对待处理图像进行目标识别，得到目标识别结果；在目标识别结果包括至少一个交通参与者区域，和/或，至少一个非机动车区域的情况下，根据语义分割结果和目标识别结果，确定用于表征人行道中是否存在违规行为的检测结果。本公开实施例可实现实时、有效、成本低廉且适宜大范围推广的自动监管人行道上非机动车的违规驾驶。非机动车的违规驾驶。非机动车的违规驾驶。


技术研发人员：吴庆 张钰勃 杨上山
受保护的技术使用者：摩尔线程智能科技（北京）有限责任公司
技术研发日：2022.09.14
技术公布日：2022/11/11