对象检测方法、装置、电子设备及可读存储介质与流程

技术特征：
1.一种对象检测方法，其特征在于，所述方法包括：对获取到的待检测图像进行特征提取，得到第一特征图像，所述待检测图像包括对象；将所述第一特征图像输入至第一检测模型，对所述第一特征图像进行重构处理，得到第二特征图像；确定所述第一特征图像和所述第二特征图像的特征差值；在所述特征差值小于预设阈值的情况下，确定所述对象为无缺陷的对象，所述预设阈值用于表征无缺陷对象对应的特征差值的上限值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述在所述特征差值小于预设阈值的情况下，确定所述对象为无缺陷的对象之前，所述方法还包括：获取多个测试图像，每个所述测试图像包括所述无缺陷的测试对象；对所述多个测试图像进行特征提取，得到多个第一测试特征图像；将所述多个第一测试特征图像输入至所述第一检测模型，对所述第一测试特征图像进行重构处理，得到多个第二测试特征图像；对于每个所述测试图像，确定所述第一测试特征图像和所述第二测试特征图像的测试特征差值；根据多个所述测试特征差值确定所述预设阈值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述测试特征差值确定所述预设阈值，包括：根据所述多个测试特征差值，生成重建误差分布图；从所述重建误差分布图中，提取所述预设阈值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述第一特征图像输入至第一检测模型，对所述第一特征图像进行重构处理，得到第二特征图像之前，所述方法还包括：对获取到的多个第一样本图像进行特征提取，得到多个第一样本特征图像，每个所述第一样本图像包括第一样本对象；将所述第一样本特征图像输入至自编码器，所述自编码器包括编码器和解码器；通过所述编码器对第一样本特征图像进行重构处理，得到第二样本特征图像；通过所述解码器对所述第二样本特征图像进行还原处理，得到第三样本特征图像；根据所述第一样本特征图像和所述第三样本特征图像，计算重构损失值；根据所述重构损失值训练所述自编码器，直至所述自编码器满足第一预设训练条件，得到所述第一检测模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对获取到的待检测图像进行特征提取，得到第一特征图像之前，所述方法还包括：对获取到的原始图像进行识别，确定所述对象对应的图像区域；根据所述对象对应的图像区域，对所述原始图像进行裁剪处理，得到至少一个所述待检测图像。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一特征图像输入至第一检测模型，对所述第一特征图像进行重构处理，得到第二特征图像，包括：将所述第一特征图像输入至第二检测模型，检测所述待检测图像的对象类别信息；在所述对象类别信息与预设类别信息不匹配的情况下，将所述第一特征图像输入至所
述第一检测模型，对所述第一特征图像进行重构处理，得到所述第二特征图像。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述将所述第一特征图像输入至第二检测模型，检测所述待检测图像的对象类别信息之前，所述方法还包括：获取多个样本数据，每个所述样本数据包括相对应的第二样本图像和预设对象类别信息，所述第二样本图像中包括第二样本对象；将所述第二样本图像输入至多目标检测模型，得到检测对象类别信息；根据所述预设对象类别信息和所述检测对象类别信息训练所述多目标检测模型，直至所述多目标检测模型满足第二预设训练条件，得到所述第二检测模型。8.一种对象检测装置，其特征在于，所述装置包括：提取模块，用于对获取到的待检测图像进行特征提取，得到第一特征图像，所述待检测图像包括对象；输入模块，用于将所述第一特征图像输入至第一检测模型，对所述第一特征图像进行重构处理，得到第二特征图像；确定模块，用于确定所述第一特征图像和所述第二特征图像的特征差值；所述确定模块，还用于在所述特征差值小于预设阈值的情况下，确定所述对象为无缺陷的对象，所述预设阈值用于表征无缺陷对象对应的特征差值的上限值。9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-7任意一项所述的对象检测方法。10.一种可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的对象检测方法。

技术总结
本申请实施例公开了一种对象检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：对获取到的待检测图像进行特征提取，得到第一特征图像，待检测图像包括对象；将第一特征图像输入至第一检测模型，对第一特征图像进行重构处理，得到第二特征图像；确定第一特征图像和第二特征图像的特征差值；在特征差值小于预设阈值的情况下，确定对象为无缺陷的对象，预设阈值用于表征无缺陷对象对应的特征差值的上限值。根据本申请的实施例，能够准确地检测待检测图像中的对象是否有缺陷。测图像中的对象是否有缺陷。测图像中的对象是否有缺陷。


技术研发人员：邱瀚 陈晓炬
受保护的技术使用者：南京旭锐软件科技有限公司
技术研发日：2022.07.12
技术公布日：2023/1/13