图像识别误报率的确定方法、装置、电子设备及介质与流程

技术特征：
1.一种图像识别误报率的确定方法，其特征在于，包括：获取第一时间区间内多个垃圾分类违规事件各自对应的事件信息，其中，所述事件信息包括事件类型和事件图像；根据第一垃圾分类违规事件的事件类型，确定目标关键检测因子；其中，所述第一垃圾分类违规事件为所述多个垃圾分类违规事件中的任一事件；判断所述第一垃圾分类违规事件的事件图像是否匹配所述目标关键检测因子；若否，则确定误报判定结果为误报；若是，则确定误报判定结果为非误报；根据各个垃圾分类违规事件对应的误报判定结果确定误报率。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个垃圾分类违规事件对应的误报判定结果确定误报率，包括：将第一时间区间内被判定为非误报的垃圾分类违规事件作为第二垃圾分类违规事件；将所述第一时间区间划分为若干第二时间区间；当检测到目标第二时间区间中连续的同一事件类型的第二垃圾分类违规事件的事件数量超过预设数量阈值时，按照所述预设数量阈值调整所述目标第二时间区间中连续的同一事件类型的第二垃圾分类违规事件的误报判定结果；其中，所述目标第二时间区间为所述若干第二时间区间中的任一区间；根据各个垃圾分类违规事件对应的最新的误报判定结果确定误报率。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各个垃圾分类违规事件对应的最新的误报判定结果确定误报率，包括：将所述第一时间区间划分为若干第三时间区间，其中，所述第三时间区间大于所述第二时间区间；当检测到目标第三时间区间中连续的同一事件类型的第三垃圾分类违规事件的事件数量超过所述预设数量阈值时，基于所述目标第三时间区间对应的第三垃圾分类违规事件的事件图像和预设数量阈值，调整所述目标第三时间区间中连续的同一事件类型的第三垃圾分类违规事件的误报判定结果；其中，所述第三垃圾分类违规事件为按照所述预设数量阈值对第二垃圾分类违规事件的误报判定结果进行调整后的违规事件，所述目标第三时间区间为所述若干第三时间区间中的任一区间；根据各个垃圾分类违规事件对应的最新的误报判定结果确定误报率。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标第三时间区间对应的所述第三垃圾分类违规事件的事件图像和预设数量阈值，调整所述目标第三时间区间中连续的同一事件类型的第三垃圾分类违规事件的误报判定结果，包括：基于所述目标第三时间区间对应的所述第三垃圾分类违规事件的事件图像，从所述目标第三时间区间中连续的同一事件类型的第三垃圾分类违规事件中，确定连续的相似事件的事件数量；当检测到所述连续的相似事件的事件数量超过所述预设数量阈值时，按照所述预设数量阈值调整所述连续的相似事件的误报判定结果。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标第三时间区间对应的所述第三垃圾分类违规事件的事件图像，从所述目标第三时间区间中连续的同一事件类型的第三垃圾分类违规事件中，确定连续的相似事件的事件数量，包括：
对所述目标第三时间区间中连续的同一事件类型的第三垃圾分类违规事件对应的事件图像进行特征提取，得到每个事件图像对应的图像特征；基于所述每个事件图像对应的图像特征，确定所述目标第三时间区间中连续的同一事件类型的第三垃圾分类违规事件对应的多个事件图像中每两个相邻事件的事件图像的相似度；当所述两个相邻事件的事件图像的相似度超过预设相似度阈值时，判定所述两个相邻事件均为相似事件；基于所述相似事件判定结果，确定所述目标第三时间区间中连续的同一事件类型的第三垃圾分类违规事件中连续的相似事件的事件数量。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取多个异常情况检测因子；其中，所述多个异常情况检测因子包括以下至少一项：垃圾桶数量、垃圾桶角度、事件图像模糊程度；当检测到所述第一垃圾分类违规事件的事件图像满足任一异常情况检测因子时，判定所述第一垃圾分类违规事件为异常事件；否则，判定所述第一垃圾分类违规事件为非异常事件；将所述第一垃圾分类违规事件的异常判定结果存储到垃圾分类违规事件数据库中。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据各个垃圾分类违规事件对应的误报判定结果确定误报率之后，所述方法还包括以下至少一项：将所述各个垃圾分类违规事件的误报判定结果以及所述误报率存储到垃圾分类违规事件数据库中；基于所述误报率对垃圾分类违规事件识别算法进行修正。8.一种图像识别误报率的确定装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取第一时间区间内多个垃圾分类违规事件各自对应的事件信息，其中，所述事件信息包括事件类型和事件图像；第一确定模块，用于根据第一垃圾分类违规事件的事件类型，确定目标关键检测因子；其中，所述第一垃圾分类违规事件为所述多个垃圾分类违规事件中的任一事件；判断模块，用于判断所述第一垃圾分类违规事件的事件图像是否匹配所述目标关键检测因子；若否，则确定误报判定结果为误报；若是，则确定误报判定结果为非误报；第二确定模块，用于根据各个垃圾分类违规事件对应的误报判定结果确定误报率。9.一种电子设备，其特征在于，其包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于：执行根据权利要求1至7任一项所述的图像识别误报率的确定方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序在计算机中执行时，令所述计算机执行权利要求1至7任一项所述的图像识别误报率的确定方法。

技术总结
本申请涉及一种图像识别误报率的确定方法、装置、电子设备及介质，应用于图像识别技术领域，该方法包括：获取第一时间区间内多个垃圾分类违规事件各自对应的事件信息，包括事件类型和事件图像；根据第一垃圾分类违规事件的事件类型，确定目标关键检测因子，第一垃圾分类违规事件为多个垃圾分类违规事件中的任一事件；判断第一垃圾分类违规事件的事件图像是否匹配目标关键检测因子；若否，则确定误报判定结果为误报；若是，则确定误报判定结果为非误报；根据各个垃圾分类违规事件对应的误报判定结果确定误报率。本申请可以精准确定垃圾分类违规事件的误报率，能够对垃圾分类违规事件识别算法的准确度进行验证，提高了验证效率。提高了验证效率。提高了验证效率。


技术研发人员：黄涵睿 王杰 袁湾
受保护的技术使用者：浙江联运知慧科技有限公司
技术研发日：2023.07.29
技术公布日：2023/10/24