一种异物检测方法、设备和计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种异物检测方法、设备和计算机可读存储介质。


背景技术：

2.现有生活中，一些特定的设备在承载用户时，用户不能携带被明确禁止携带的违禁品。如，猴车等，猴车是煤矿井下一种常见的简易交通工具，主要用于地下矿山辅助运输工人，一旦用户携带被明确进行携带的违禁品乘坐猴车，会增加猴车的负荷，且会降低猴车的使用寿命，更严重的情况，可能会压断运输猴车的绳索。


技术实现要素：

3.本技术主要解决的技术问题是提供一种异物检测方法、设备和计算机可读存储介质，能够提高异物检测的准确性。
4.为解决上述技术问题，本技术采用的一个技术方案是：提供一种异物检测方法，该方法包括：获取目标图像；其中，目标图像的目标区域包含目标设备和目标对象；响应于目标区域包括目标物，确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度；响应于重叠程度满足重叠要求，获取目标设备、目标对象和目标物的深度信息；基于目标设备、目标对象和目标物的深度信息，得到初始异物携带结果；基于初始异物携带结果，确定目标对象的最终异物携带结果；其中，最终异物携带结果用于表示目标对象在目标设备上时是否携带目标物。
5.其中，确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度，包括：分别获取目标设备的第一检测框、目标对象的第二检测框以及目标物的第三检测框；基于第一检测框、第二检测框和第三检测框之间的重叠程度，确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度；其中，第一检测框、第二检测框和第三检测框之间的重叠程度为第一检测框、第二检测框和第三检测框的交并比。
6.其中，获取目标设备、目标对象和目标物的深度信息，包括：分别获取目标设备的第一高度、目标对象的第二高度、目标物的第三高度以及获取深度映射模型；将第一高度、第二高度和第三高度分别输入深度映射模型，以分别得到目标设备与图像采集装置之间的第一距离、目标对象与图像采集装置之间的第二距离以及目标物与图像采集装置之间的第三距离；目标设备与图像采集装置之间的第一距离作为目标设备的深度信息、目标对象与图像采集装置之间的第二距离作为目标对象的深度信息以及目标物与图像采集装置之间的第三距离作为目标物的深度信息。
7.其中，基于目标设备、目标对象和目标物的深度信息，得到初始异物携带结果，包括：响应于目标设备、目标对象和目标物任意两者之间的距离差值的绝对值均小于或等于距离差值阈值，确定目标对象在目标设备上时携带目标物。
8.其中，基于初始异物携带结果，确定目标对象的最终异物携带结果，包括：响应于当前帧对应的初始异物携带结果为目标对象在目标设备上时携带目标物，基于预设数量历
史帧对应的初始异物携带结果，确定目标对象的最终异物携带结果。
9.其中，基于预设数量历史帧对应的初始异物携带结果，确定目标对象的最终异物携带结果，包括：响应于预设数量历史帧对应的初始异物携带结果均为目标对象在目标设备上时携带目标物，确定最终异物携带结果为目标对象在目标设备上时携带目标物；或者，响应于预设数量历史帧中初始异物携带结果为目标对象在目标设备上时携带目标物的帧数满足预设比例，确定最终异物携带结果为目标对象在目标设备上时携带目标物。
10.其中，在基于预设数量历史帧对应的初始异物携带结果，确定目标对象的最终异物携带结果之后，异物检测方法还包括：响应于确定目标对象在目标设备上时携带目标物，向用户终端发送提示目标对象携带目标物的提示信息。
11.其中，在响应于目标图像的目标区域还包括目标物，确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度之前，异物检测方法还包括：确定目标区域中的检测区域；其中，检测区域包括目标设备和目标对象；响应于目标区域还包括目标物，确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度，包括：响应于目标区域中的检测区域还包括目标物，确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度；和/或，目标设备包括猴车，目标对象包括人。
12.为解决上述技术问题，本技术采用的另一个技术方案是：提供一种异物检测设备，该异物检测设备包括存储器和处理器，存储器存储有程序指令，处理器用于执行程序指令以实现上述的异物检测方法。
13.为解决上述技术问题，本技术采用的另一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于存储程序指令，程序指令能够被执行以实现上述的异物检测方法。
14.上述技术方案，在确定目标设备、目标对象和目标物的重叠程度满足重叠要求时，基于目标设备、目标对象和目标物的深度信息确定目标对象在目标设备上时是否携带目标物。故，在确定目标设备、目标对象和目标物的重叠程度满足重叠要求时，通过目标设备、目标对象和目标物的深度信息进一步确定目标对象在目标设备上时是否携带有目标物，减少因为图像景深造成的错位重叠而导致误检的情况发生，提高了异物检测的准确性。
附图说明
15.图1是本技术提供的异物检测方法一实施例的流程示意图；
16.图2是本技术提供的异物检测方法另一实施例的流程示意图；
17.图3是本技术提供的目标对象在距离图像采集装置不同距离所对应的高度一实施例的示意图；
18.图4是图1所示步骤s12一实施例的流程示意图；
19.图5是图1所示步骤s13一实施例的流程示意图；
20.图6是本技术提供的异物检测设备一实施例的结构示意图；
21.图7是本技术提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
22.下面结合说明书附图，对本技术实施例的方案进行详细说明。
23.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之
类的具体细节，以便透彻理解本技术。
24.本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括a、b、c中的至少一种，可以表示包括从a、b和c构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
25.请参阅图1，图1是本技术提供的异物检测方法一实施例的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本实施例并不以图1所示的流程顺序为限。如图1所示，本实施例包括：
26.步骤s11：获取目标图像。
27.本实施例的方法用于对目标图像进行异物检测，以确定目标对象在目标设备上时是否携带有目标物，其中，本文所述的异物检测即为对目标对象在目标设备上时是否携带目标物的检测。在一实施方式中，该目标图像可以为任意需要进行异物检测的图像，具体可以从本地存储或者云端存储中获取得到。可以理解地，在其他实施方式中，也可以通过图像采集装置实时采集得到目标图像，在此不做具体限定。
28.其中，目标图像的目标区域包含目标设备和目标对象。由于对目标图像的目标区域进行异物检测，是为了确定目标图像的目标区域中包含的目标对象在目标图像的目标区域中所包含的目标设备上时是否携带有目标物，所以目标图像的目标区域中所包含的目标设备和目标对象为异物检测的主体，只有在目标图像的目标区域中同时包含目标设备和目标对象时才需要进行异物检测，而在目标图像的目标区域中只包含目标设备和目标对象中的一者，或者目标图像的目标区域中不包含目标设备和目标对象时即目标图像的目标区域中不包含异物检测的主体时，无需进行异物检测。
29.在一实施方式中，如图2所示，图2是本技术提供的异物检测方法另一实施例的流程示意图，目标设备为猴车，目标对象为人，后续对包含猴车和人的目标图像的目标区域进行异物检测，以确定人在乘坐猴车时是否携带有目标物。其中，不对目标物的具体类型进行限定，可根据实际使用需要具体设置。例如，目标物为人乘坐猴车时禁止携带的违禁品，猴车是煤矿井下一种常见的简易交通工具，主要用于地下矿工辅助运输工人，其目的是缩短矿工上下井过程中消耗的时间，减少矿工上下井体能的消耗，以提高矿工的有效工作时间；但是，矿工在上下班途中，乘坐猴车时可能会携带违禁品，不仅增加了猴车的负荷，还会降低猴车的使用寿命，严重的话，可能会压断运输猴车的绳索；所以，通过后续对包含猴车和人的目标区域的异物检测，以及时确定人在乘坐猴车时是否携带有禁止携带的违禁品，一方面，能够对携带违禁品乘坐猴车的行为进行及时管控，以规范化矿工对猴车的使用，另一方面，减少猴车的负荷，提高了猴车的使用寿命。
30.可以理解地，在其他实施方式中，目标设备也可以为汽车、电梯、自行车、装载车等，在此不做具体限定。可以理解地，在其他实施方式中，目标对象也可以为动物或者其他物品等，在此不做具体限定。
31.步骤s12：响应于目标图像的目标区域包括目标物，确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度。
32.由于在目标图像的目标区域不包括目标物时，本身目标物就是不存在的，就更不可能出现目标对象在目标设备上时携带有目标物的情况发生，所以本实施方式中，响应于目标图像的目标区域包括目标物，对目标图像的目标区域进行异物检测。也就是说，在检测确定目标图像的目标区域中包括目标物时，对目标图像的目标区域进行异物检测。
33.另外，由于在目标图像的目标区域上所包含的目标设备、目标对象和目标物两两发生重叠时，才有一定的概率出现目标对象在目标设备上时携带有目标物的情况。因此，本实施方式中，在目标图像的目标区域包括目标物时，对目标图像的目标区域进行的异物检测具体为确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度。也就是说，在检测到目标图像的目标区域包括目标物时，确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度，以便于后续根据目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度确定目标对象在目标设备上时是否携带有目标物。
34.在一实施方式中，可通过目标物、目标设备和目标对象对应的检测框之间的重叠程度，确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度。可以理解地，在其他实施方式中，也可直接通过目标设备、目标对象和目标物本身的区域或者也可通过其他方式确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度，在此不做具体限定。
35.为了提高后续得到的最终异物携带结果的准确性，在一实施方式中，在响应于目标图像的目标区域包括目标物，确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度之前，确定目标区域中的检测区域，其中，检测区域包括目标设备和目标对象；此时，响应于目标区域的检测区域包括目标物，确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度。也就是说，划定有检测区域，检测区域的大小小于目标区域的大小，对目标区域中的检测区域进行异物检测，能够提高异物检测的准确性。
36.步骤s13：响应于重叠程度满足重叠要求，获取目标设备、目标对象和目标物的深度信息。
37.由于在平面坐标系下，因图像景深可能会造成错位重叠，导致不同位置下的类别可能会被误判为相互关联，即出现目标对象在目标设备上且携带有目标物的现象。所以，本实施方式中，响应于重叠程度满足重叠要求，获取目标设备、目标对象和目标物的深度信息。也就是说，在确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度满足重叠要求即在疑似确定目标对象在目标设备上时携带有目标物时，需要进一步对目标图像的目标区域进行异物检测，具体为通过目标设备、目标对象和目标物的深度信息进一步确定目标对象在目标设备上时是否携带有目标物，从而提高最终异物携带结果的准确性，降低误检的情况发生。
38.其中，不对重叠要求进行限定，可根据实际使用需要具体设置。在一实施方式中，目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度为目标设备、目标对象和目标物的对应区域的交并比，其对应的重叠要求可以为交并比大于或等于重叠阈值等，例如，重叠阈值为0.6、0.7等。举例来说，以目标设备为猴车，目标对象为矿工，目标物为铁锹，目标设备、目标对象和目标物的重叠程度为目标设备、目标对象和目标物对应的区域的交并比，重叠要求为交并比大于或等于0.6为例；在确定猴车、矿工和铁锹对应的区域的交并比为0.7时，猴车、矿工和铁锹对应的区域的交并比大于0.6即满足重叠要求，则表明疑似矿工携带铁锹乘坐猴车，此时为了进一步确定矿工是否携带铁锹乘坐猴车，分别获取猴车、矿工和铁锹的深度信息；而在确定猴车、矿工和铁锹对应的区域的交并比为0.3时，猴车、矿工和铁锹对应的区域
的交并比小于0.6即不满足重叠要求，则表明矿工未携带铁锹乘坐猴车或者表明猴车、矿工和铁锹中的任意两者或者三者之间不存在关联关系。
39.由于各参考对象(如，目标设备、目标对象和目标物等)在距离图像采集装置不同距离的情况下所对应的高度是不同的，所以在一实施方式中，深度信息包括与图像采集装置的距离，可通过目标图像中目标设备、目标对象和目标物的具体高度信息，确定得到目标设备、目标对象和目标物的深度信息，即确定得到目标设备、目标对象和目标物与图像采集装置之间距离。
40.由于目标设备、目标对象和目标物的外形形状各异，在一具体实施方式中，可通过目标设备、目标对象和目标物对应的形状规则的检测框的高度信息确定目标设备、目标对象和目标物距离图像采集装置的距离。举例来说，如图3所示，图3是本技术提供的目标对象在距离图像采集装置不同距离所对应的高度一实施例的示意图，目标对象为矿工，在矿工的检测框的高度为h3时，矿工与图像采集装置(即图2中的摄像头)之间的距离为s3；在矿工的检测框的高度为h2时，矿工与图像采集装置之间的距离为s2；在矿工的检测框的高度为h1时，矿工与图像采集装置之间的距离为s1。
41.步骤s14：基于目标设备、目标对象和目标物的深度信息，得到初始异物携带结果。
42.本实施方式中，基于目标设备、目标对象和目标物的深度信息，得到初始异物携带结果。在基于目标设备、目标对象和目标物的重叠程度疑似确定目标对象在目标设备上时携带有目标物时，基于目标设备、目标对象和目标物的深度信息进一步确定目标对象在目标设备上时是否携带有目标物，从而得到初始异物携带结果，即，初步确定目标对象在目标设备上时是否携带有目标物，减少因为图像景深造成的错位重叠而导致误检的情况发生，提高了异物检测的准确性。
43.在一实施方式中，深度信息包括与图像采集装置的距离，此时基于目标设备、目标对象和目标物的深度信息确定得到初始异物携带结果具体为：响应于目标设备、目标对象和目标物任意两者之间的距离差值的绝对值均小于或等于距离差值阈值，确定目标对象在目标设备上时携带有目标物。也就说是，在目标设备、目标对象和目标物任意两者之间的距离差值的绝对值均小于或等于距离差值阈值时，表明目标设备、目标对象和目标物任意两者之间真实存在重叠，即目标设备、目标对象和目标物任意两者之间存在关联，而并非因为图像景深造成的错位重叠，所以此时可以确定目标对象在目标设备上时携带有目标物；而在目标设备、目标对象和目标物任一两者之间的距离差值的绝对值大于差值阈值时，表明距离差值的绝对值大于差值阈值所对应的两者之间是因为图像景深造成的错位重叠，而并非两者之间真实存在重叠即两者之间实际无关联。其中，目标设备、目标对象和目标物任意两者之间的距离差值的绝对值的具体公式如下所示：s
dis
＝|s
a-sb|
44.其中，s
dis
表示目标设备、目标对象和目标物任意两者之间的距离差值的绝对值；sa表示目标设备、目标对象和目标物中的任一者；sb表示目标设备、目标对象和目标物中不同于sa的任一者。
45.步骤s15：基于初始异物携带结果，确定目标对象的最终异物携带结果。
46.为了提高异物检测的准确性，本实施方式中，会基于初始异物携带结果进一步确定目标对象的最终异物携带结果。
47.在一实施方式中，可直接将初始异物携带结果作为目标对象的最终异物携带结
果。在其他实施方式中，也可基于预设数量历史帧对应的初始异物携带结果，确定目标对象的最终异物携带结果；也就是说，结合预设数量的历史图像帧对应的初始异物携带结果，以最终确定目标对象在目标设备上时是否携带有目标物，提高了异物检测的准确性。其中，不对预设数量的大小进行限定，可根据实际使用需要具体设置。
48.在一具体实施方式中，响应于预设数量历史帧对应的初始异物携带结果均为目标对象在目标设备上时携带目标物，确定最终异物携带结果为目标对象在目标设备上时携带目标物。也就是说，当预设数量的历史帧对应的初始异物携带结果均为目标对象在目标设备上时携带有目标物，此时确定目标对象在目标设备上时携带有目标物。在其他具体实施方式中，响应于预设数量历史帧中初始异物携带结果为目标对象在目标设备上时携带目标物的帧数满足预设比例，确定最终异物携带结果为目标对象在目标设备上时携带目标物。也就是说，在预设数量的历史帧的初始异物携带结果中初始异物携带结果为目标对象在目标设备上时携带有目标物的帧数满足预设比例时，此时确定目标对象在目标设备上时携带有目标物。其中，不对预设比例的大小进行限定，可根据实际使用需要具体设置。举例来说，以预设比例为80％、图像帧的预设数量为10帧为例，如果10帧图像帧对应的初始异物携带结果中初始异物携带结果为目标对象在目标设备上时携带目标物的帧数为9帧，那么目标对象在目标设备上时携带有目标物的帧数所占的比例为90％，大于预设比例即满足预设比例，此时确定目标对象在目标设备上时携带有目标物。
49.在一实施方式中，预设数量的历史图像帧的初始异物携带结果为连续的历史图像帧的初始异物携带结果，即会对图像采集装置采集到的每一图像帧都进行异物检测，以提高异物检测的准确性。为了提高异物检测的效率，减少计算量，在其他实施方式中，预设数量的历史图像帧的初始异物携带结果为连续且间隔的图像帧的初始异物携带结果，即会对图像采集装置采集到的图像帧进行跳帧异物检测。
50.在一实施方式中，在基于预设数量历史帧对应的初始异物携带结果，确定目标对象的最终异物携带结果之后，响应于最终异物携带结果为目标对象在目标设备上时携带目标物，向用户终端发送提示目标对象在目标设备上时携带目标物的提示信息，以便于用户能够及时对目标对象的行为进行监管、处理。在其他实施方式中，在确定目标对象在目标设备上时携带目标物之后，也可通过发送警报信息以控制警报器发出警报声或者控制警报器闪烁，以及时告知目标对象当前对目标设备的使用是不规范的。
51.上述实施方式中，在确定目标设备、目标对象和目标物的重叠程度满足重叠要求时，基于目标设备、目标对象和目标物的深度信息确定目标对象在目标设备上时是否携带目标物。故，在确定目标设备、目标对象和目标物的重叠程度满足重叠要求时，通过目标设备、目标对象和目标物的深度信息进一步确定目标对象在目标设备上时是否携带有目标物，减少因为图像景深造成的错位重叠而导致误检的情况发生，提高了异物检测的准确性。
52.请参阅图4，图4是图1所示步骤s12一实施例的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本实施例并不以图4所示的流程顺序为限。如图4所示，本实施例中，通过目标物、目标设备和目标对象对应的检测框之间的重叠程度，具体包括：
53.步骤s121：分别获取目标设备的第一检测框、目标对象的第二检测框以及目标物的第三检测框。
54.本实施方式中，分别获取目标设备的第一检测框、目标对象的第二检测框以及目
标物的第三检测框，以便于后续根据目标设备的第一检测框、目标对象的第二检测框和目标物的第三检测框之间的重叠程度确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度。
55.在一实施方式中，可利用目标检测算法对目标图像进行检测，以得到目标设备的第一检测框、目标对象的第二检测框和目标物的第三检测框。
56.可以理解地，在其他实施方式中，也可利用目标检测模型对目标图像进行处理，以得到目标设备的第一检测框、目标对象的第二检测框和目标物的第三检测框，在此不做具体限定。其中，目标检测模型的训练过程具体为：首先，获取样本图像，使用数据标注工具，对样本图像进行数据标注；其中，样本图像上标注有样本设备、样本对象和样本物的标签，样本设备对应的标签设置为0、样本对象对应的标签设置为1、样本物对应的标签设置为2、3、4、5、6
……
等，具体根据样本物的类型来确定；并且，样本图像上标注有样本设备的第一样本检测框、样本对象的第二样本检测框和样本物的第三样本检测框以及各样本检测框的参数信息，参数信息包括样本检测框的中心位置和样本检测框的宽度和高度；例如，a样本图像上对应样本设备的标注数据记录为{0,x,y,w,h}，其中，0表示为该条标注数据记录为样本设备的标注数据记录，{x,y}表示样本设备的第一样本检测框的中心位置，{w,h}表示样本设备的第一样本检测框的宽度和高度。其次，利用标注好的样本图像集中的各样本图像对目标检测模型进行训练，直至训练至目标检测模型收敛，以完成对目标检测模型的训练。
57.步骤s122：基于第一检测框、第二检测框和第三检测框之间的重叠程度，确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度。
58.本实施方式中，基于第一检测框、第二检测框和第三检测框之间的重叠程度，确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度。由于目标设备、目标对象和目标物的外形形状各异，直接基于目标设备、目标对象和目标物本身对应的区域计算目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度较为复杂、计算量较大，且会降低异物检测的效率；而由于第一检测框为目标设备的最小外接矩形、第二检测框为目标对象的最小外接矩形、第三检测框为目标物的最小外接矩形，且目标设备、目标对象和目标物对应的外接矩形形状规整，所以基于第一检测框、第二检测框和第三检测框之间的重叠程度确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度，降低了计算量，提高了确定目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度的效率。
59.在一实施方式中，直接将目标设备的第一检测框、目标对象的第二检测框和目标物的第三检测框之间的重叠程度作为目标设备、目标对象和目标物之间的重叠程度。在一具体实施方式中，目标设备的第一检测框、目标对象的第二检测框和目标物的第三检测框之间的重叠程度为目标设备的第一检测框、目标对象的第二检测框和目标物的第三检测框的交并比。可以理解地，在其他具体实施方式中，也可通过其他方式计算得到目标设备的第一检测框、目标对象的第二检测框和目标物的第三检测框之间的重叠程度，在此不做具体限定。其中，计算目标设备的第一检测框、目标对象的第二检测框和目标物的第三检测框的交并比的具体公式如下所示：
[0060][0061]
其中，iou表示目标设备的第一检测框、目标对象的第二检测框和目标物的第三检
测框的交并比，iou的取值一般为0-1之间的值；rc表示目标设备的第一检测框；r
p
表示目标对象的第二检测框；rs表示目标物的第三检测框。需要说明的是，iou越大，表示目标设备、目标对象和目标物之间的重合度越高，即表明有很大的概率目标对象在目标设备上时携带有目标物。
[0062]
请参阅图5，图5是图1所示步骤s13一实施例的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本实施例并不以图5所示的流程顺序为限。如图5所示，本实施例中，深度信息为与图像采集装置的距离，通过目标图像中目标设备、目标对象和目标物的具体高度信息确定目标设备、目标对象和目标物与图像采集装置的距离，具体包括：
[0063]
步骤s131：分别获取目标设备的第一高度、目标对象的第二高度、目标物的第三高度。
[0064]
本实施方式中，分别获取目标设备的第一高度、目标对象的第二高度和目标物的第三高度。由于目标设备、目标对象和目标物的外形形状各异且不规则，在一实施方式中，可将目标设备、目标对象和目标物对应的形状规则的检测框的高度信息对应作为目标设备的第一高度、目标对象的第二高度、目标物的第三高度；此时，获取的目标设备的第一高度、目标对象的第二高度和目标物的第三高度具体为各自对应的检测框的高度。
[0065]
步骤s132：获取深度映射模型。
[0066]
本实施方式中，获取深度映射模型，深度映射模型为逻辑回归算法模型，具体为参考对象(如，目标设备、目标对象或者目标物等)的高度与其和图像采集装置之间的距离的线性关系模型。
[0067]
其中，以实际需要获取参考对象的检测框的高度为例，深度映射模型的训练过程具体为：首先，获取样本图像，使用数据标注工具，对样本图像进行数据标注；其中，样本图像上标注有样本设备、样本对象和样本物的标签，样本设备对应的标签设置为0、样本对象对应的标签设置为1、样本物对应的标签设置为2、3、4、5、6
……
等，具体根据样本物的类型来确定；并且，样本图像上标注有样本设备的样本检测框的高度以及样本设备与图像采集装置的距离、样本对象的样本检测框的高度以及样本对象与图像采集装置的距离、样本物的样本检测框的高度以及样本物与图像采集装置的距离。其次，利用标注好的样本图像集中的各样本图像对深度映射模型进行训练，直至训练至深度映射模型收敛，以完成对深度映射模型的训练。需要说明的是，不同类别的高度与其和图像采集装置的距离之间的对应关系不同，在后续深度映射模型的应用过程中，会先确定参考对象的具体类别以确定该类参考对象的高度与其和图像采集装置的距离之间的线性关系，再准确地根据参考对象的高度信息确定参考对象与图像采集装置的距离。
[0068]
步骤s133：将第一高度、第二高度和第三高度分别输入深度映射模型，以分别得到目标设备与图像采集装置之间的第一距离、目标对象与图像采集装置之间的第二距离以及目标物与图像采集装置之间的第三距离。
[0069]
本实施方式中，将第一高度、第二高度和第三高度分别输入深度映射模型，以分别得到目标设备与图像采集装置之间的第一距离、目标对象与图像采集装置之间的第二距离以及目标物与图像采集装置之间的第三距离。具体地，将目标设备的第一高度、目标对象的第二高度和目标物的第三高度输入至深度映射模型，由于目标设备、目标对象和目标物为不同的类别，所以深度映射模型会分别确定目标设备的高度与其和图像采集装置的距离之
间的线性关系，目标对象的高度与其和图像采集装置之间的距离之间的线性关系以及目标物的高度与其和图像采集装置之间的距离之间的线性关系，然后再根据高度与图像采集装置的距离之间的关系确定得到与图像采集装置之间的距离。
[0070]
其中，目标设备与图像采集装置之间的第一距离作为目标设备的深度信息、目标对象与图像采集装置之间的第二距离作为目标对象的深度信息以及目标物与图像采集装置之间的第三距离作为目标物的深度信息。
[0071]
请参阅图6，图6是本技术提供的异物检测设备一实施例的结构示意图。异物检测设备60包括相互耦接的存储器61和处理器62，处理器62用于执行存储器61中存储的程序指令，以实现上述任一异物检测方法实施例的步骤。在一个具体的实施场景中，异物检测设备60可以包括但不限于：微型计算机、服务器，此外，异物检测设备60还可以包括笔记本电脑、平板电脑等移动设备，在此不做限定。
[0072]
具体而言，处理器62用于控制其自身以及存储器61以实现上述任一异物检测方法实施例的步骤。处理器62还可以称为cpu(central processing unit，中央处理单元)。处理器62可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器62还可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor,dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit,asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array,fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。另外，处理器62可以由集成电路芯片共同实现。
[0073]
请参阅图7，图7是本技术提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。本技术实施例的计算机可读存储介质70存储有程序指令71，该程序指令71被执行时实现本技术异物检测方法任一实施例以及任意不冲突的组合所提供的方法。其中，该程序指令71可以形成程序文件以软件产品的形式存储在上述计算机可读存储介质70中，以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的计算机可读存储介质70包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，或者是计算机、服务器、手机、平板等终端设备。
[0074]
若本技术技术方案涉及个人信息，应用本技术技术方案的产品在处理个人信息前，已明确告知个人信息处理规则，并取得个人自主同意。若本技术技术方案涉及敏感个人信息，应用本技术技术方案的产品在处理敏感个人信息前，已取得个人单独同意，并且同时满足“明示同意”的要求。例如，在摄像头等个人信息采集装置处，设置明确显著的标识告知已进入个人信息采集范围，将会对个人信息进行采集，若个人自愿进入采集范围即视为同意对其个人信息进行采集；或者在个人信息处理的装置上，利用明显的标识/信息告知个人信息处理规则的情况下，通过弹窗信息或请个人自行上传其个人信息等方式获得个人授权；其中，个人信息处理规则可包括个人信息处理者、个人信息处理目的、处理方式以及处理的个人信息种类等信息。
[0075]
以上所述仅为本技术的实施方式，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本技术说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本技术的专利保护范围内。