图片检测方法及装置.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910826006.7 (22)申请日 2019.09.02 (71)申请人 苏宁云计算有限公司 地址 210000 江苏省南京市玄武区徐庄软 件园苏宁大道1-1号 (72)发明人 穆翀周旭阳刘二龙韩明秀 (74)专利代理机构 北京市万慧达律师事务所 11111 代理人 盛安平 (51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) G06T 5/30(2006.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 7/194。

2、(2017.01) G06T 7/90(2017.01) (54)发明名称 图片检测方法及装置 (57)摘要 本发明公开一种图片检测方法及装置， 涉及 图片识别技术领域， 通过增加图片背景纯净度与 主体位置合规性检测项， 提升上传图片的质量。 该方法包括： 获取去噪后的待测图片， 通过像素 级语义分割处理后识别主体区域图像和背景区 域图像； 对待测图片执行颜色空间转换， 输出图 像的色调空间数据和明度空间数据； 将主体区域 图像膨胀处理后与色调空间数据融合， 提取背景 区域图像中各像素对应的背景纯度值， 判断待测 图片的背景纯净度是否合规； 通过多种二值化方 式处理明度空间数据， 输出多种二值。

3、化结果； 将 主体区域图像分别与多种二值化结果融合， 提取 融合后主体区域图像中每个像素的坐标值及对 应的背景纯度值， 判断待测图片的主体位置是否 合规。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 110717865 A 2020.01.21 CN 110717865 A 1.一种图片检测方法， 其特征在于， 包括： 获取去噪后的待测图片， 通过像素级语义分割处理后识别主体区域图像和背景区域图 像； 对待测图片执行颜色空间转换， 输出图像的色调空间数据和明度空间数据； 将所述主体区域图像膨胀处理后与所述色调空间数据融合， 提取膨胀处理后形成的背 景区域图像中各像素对应的背景纯度值， 判断待测。

4、图片的背景纯净度是否合规； 通过多种二值化方式处理所述明度空间数据， 对应的输出多种二值化结果； 将所述主体区域图像分别与多种二值化结果融合， 提取融合后主体区域图像中每个像 素的坐标值及对应的背景纯度值， 判断待测图片的主体位置是否合规。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 获取去噪后的待测图片， 通过像素级语义 分割处理后识别主体区域图像和背景区域图像的方法包括： 采用非线性滤波法对待测图片去噪处理； 通过多通道深度残差全卷积网络模型对去噪后的待测图片进行像素级语义分割， 识别 主体区域图像和背景区域图像。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对待测图片执行颜色空间转换。

5、， 输出图像 的色调空间数据和明度空间数据的方法包括： 采用HSV颜色空间转换法转换待测图片输出图像的色调空间数据， 所述色调空间数据 包括色调空间分量H； 采用LUV颜色空间转换法转换待测图片输出图像的明度空间数据， 所述明度空间数据 包括明度空间通道L。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 将所述主体区域图像膨胀处理后与所述色 调空间数据融合， 提取膨胀处理后形成的背景区域图像中各像素对应的背景纯度值， 判断 待测图片的背景纯净度是否合规的方法包括： 通过滤波核对所述主体区域图像的边沿像素滤波处理， 以膨胀所述主体区域图像； 将待测图片中除膨胀后主体区域图像之外的部分更新为背景区。

6、域图像； 将更新后的背景区域图像与色调空间分量H的数据融合， 判断更新后的背景区域图像 中各像素对应的背景纯度值是否均符合第一阈值， 若是则判定待测图片的背景纯净度合 规， 否则判定待测图片的背景纯净度不合规； 所述第一阈值包括第一背景纯度阈值。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 通过多种二值化方式处理所述明度空间数 据， 对应的输出多种二值化结果的方法包括： 通过固定阈值二值化方式处理明度空间通道L的数据， 得到第一二值化结果； 通过高斯窗口二值化方式处理明度空间通道L的数据， 得到第二二值化结果。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 在对应输出多种二值化结果之后还包括。

7、： 采用非极大值抑制法分别对第一二值化结果和第二二值化结果进行非相干区域抑制 处理。 7.根据权利要求5或6所述的方法， 其特征在于， 将所述主体区域图像分别与多种二值 化结果融合， 提取融合后主体区域图像中每个像素的坐标值及对应的背景纯度值， 判断待 测图片的主体位置是否合规的方法包括： 权利要求书 1/2 页 2 CN 110717865 A 2 将像素级语义分割处理识别的主体区域图像分别与第一二值化结果和第二二值化结 果融合； 从融合结果中提取出属于主体区域图像和第一二值化结果的像素的坐标值及对应的 背景纯度值， 从融合结果中提取出属于主体区域图像和第二二值化结果的像素的坐标值及 对应的。

8、背景纯度值； 汇总提取出像素的坐标值及对应的背景纯度值， 判断每个像素的坐标值及对应的背景 纯度值是否均符合第二阈值， 若是则判定待测图片的主体位置合规， 否则判定待测图片的 主体位置不合规； 所述第二阈值包括第二背景纯度阈值和位置坐标区间阈值。 8.一种图片检测装置， 其特征在于， 包括： 像素处理单元， 用于获取去噪后的待测图片， 通过像素级语义分割处理后识别主体区 域图像和背景区域图像； 颜色空间转换单元， 用于对待测图片执行颜色空间转换， 输出图像的色调空间数据和 明度空间数据； 第一判断单元， 用于将所述主体区域图像膨胀处理后与所述色调空间数据融合， 提取 膨胀处理后形成的背景区域图。

9、像中各像素对应的背景纯度值， 判断待测图片的背景纯净度 是否合规； 二值化处理单元， 用于通过多种二值化方式处理所述明度空间数据， 对应的输出多种 二值化结果； 第二判断单元， 用于将所述主体区域图像分别与多种二值化结果融合， 提取融合后主 体区域图像中每个像素的坐标值及对应的背景纯度值， 判断待测图片的主体位置是否合 规。 9.根据权利要求8所述的装置， 其特征在于， 在所述二值化处理单元和所述第二判断单 元之间还包括： 采用非极大值抑制法分别对第一二值化结果和第二二值化结果进行非相干区域抑制 处理。 10.一种计算机可读存储介质， 计算机可读存储介质上存储有计算机程序， 其特征在 于， 计。

10、算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1至7任一项所述方法的步骤。 权利要求书 2/2 页 3 CN 110717865 A 3 图片检测方法及装置 技术领域 0001 本发明涉及图片识别技术领域， 尤其涉及一种图片检测方法及装置。 背景技术 0002 在互联网浪潮的推动下， 越来越多的互联网平台开放了用户图片上传的功能， 尤 其在各大电商平台中， 商户和用户每天都会上传数以亿计的图片， 其中难免混杂着不合规 甚至不合法的图片， 为了避免此类情况的发生， 通常采用机审加人审相结合的方式对上传 图片进行审核。 0003 现有技术中， 单一针对暴恐、 色情等不合法图片的审核技术已经不能满足电商平 。

11、台的需求， 为了提升上传图片的质量， 需在现有的暴恐、 色情等不合法图片审核技术基础上 进一步检测图片的合规性， 避免上传图片出现主体不居中、 背景杂乱、 留白过多等不美观的 情况。 发明内容 0004 本发明的目的在于提供一种图片检测方法及装置， 通过增加图片背景纯净度与主 体位置合规性检测项， 提升上传图片的质量。 0005 为了实现上述目的， 本发明的一方面提供一种图片检测方法， 包括： 0006 获取去噪后的待测图片， 通过像素级语义分割处理后识别主体区域图像和背景区 域图像； 0007 对待测图片执行颜色空间转换， 输出图像的色调空间数据和明度空间数据； 0008 将所述主体区域图像。

12、膨胀处理后与所述色调空间数据融合， 提取膨胀处理后形成 的背景区域图像中各像素对应的背景纯度值， 判断待测图片的背景纯净度是否合规； 0009 通过多种二值化方式处理所述明度空间数据， 对应的输出多种二值化结果； 0010 将所述主体区域图像分别与多种二值化结果融合， 提取融合后主体区域图像中每 个像素的坐标值及对应的背景纯度值， 判断待测图片的主体位置是否合规。 0011 优选地， 获取去噪后的待测图片， 通过像素级语义分割处理后识别主体区域图像 和背景区域图像的方法包括： 0012 采用非线性滤波法对待测图片去噪处理； 0013 通过多通道深度残差全卷积网络模型对去噪后的待测图片进行像素级。

13、语义分割， 识别主体区域图像和背景区域图像。 0014 优选地， 对待测图片执行颜色空间转换， 输出图像的色调空间数据和明度空间数 据的方法包括： 0015 采用HSV颜色空间转换法转换待测图片输出图像的色调空间数据， 所述色调空间 数据包括色调空间分量H； 0016 采用LUV颜色空间转换法转换待测图片输出图像的明度空间数据， 所述明度空间 数据包括明度空间通道L。 说明书 1/8 页 4 CN 110717865 A 4 0017 较佳地， 将所述主体区域图像膨胀处理后与所述色调空间数据融合， 提取膨胀处 理后形成的背景区域图像中各像素对应的背景纯度值， 判断待测图片的背景纯净度是否合 规。

14、的方法包括： 0018 通过滤波核对所述主体区域图像的边沿像素滤波处理， 以膨胀所述主体区域图 像； 0019 将待测图片中除膨胀后主体区域图像之外的部分更新为背景区域图像； 0020 将更新后的背景区域图像与色调空间分量H的数据融合， 判断更新后的背景区域 图像中各像素对应的背景纯度值是否均符合第一阈值， 若是则判定待测图片的背景纯净度 合规， 否则判定待测图片的背景纯净度不合规； 0021 所述第一阈值包括第一背景纯度阈值。 0022 较佳地， 通过多种二值化方式处理所述明度空间数据， 对应的输出多种二值化结 果的方法包括： 0023 通过固定阈值二值化方式处理明度空间通道L的数据， 得到。

15、第一二值化结果； 0024 通过高斯窗口二值化方式处理明度空间通道L的数据， 得到第二二值化结果。 0025 进一步地， 在对应输出多种二值化结果之后还包括： 0026 采用非极大值抑制法分别对第一二值化结果和第二二值化结果进行非相干区域 抑制处理。 0027 进一步地， 将所述主体区域图像分别与多种二值化结果融合， 提取融合后主体区 域图像中每个像素的坐标值及对应的背景纯度值， 判断待测图片的主体位置是否合规的方 法包括： 0028 将像素级语义分割处理识别的主体区域图像分别与第一二值化结果和第二二值 化结果融合； 0029 从融合结果中提取出属于主体区域图像和第一二值化结果的像素的坐标值及。

16、对 应的背景纯度值， 从融合结果中提取出属于主体区域图像和第二二值化结果的像素的坐标 值及对应的背景纯度值； 0030 汇总提取出像素的坐标值及对应的背景纯度值， 判断每个像素的坐标值及对应的 背景纯度值是否均符合第二阈值， 若是则判定待测图片的主体位置合规， 否则判定待测图 片的主体位置不合规； 0031 所述第二阈值包括第二背景纯度阈值和位置坐标区间阈值。 0032 与现有技术相比， 本发明提供的图片检测方法具有以下有益效果： 0033 本发明提供的图片检测方法中， 首先通过像素级语义分割去噪后的待测图片识别 出主体区域图像和背景区域图像， 然后对待测图片执行颜色空间转换， 输出图像的色调。

17、空 间数据和明度空间数据： 在进行背景纯净度检测项时， 考虑到像素级语义分割对主体区域 图像与背景区域图像的边沿像素处理的较为粗糙， 因此为了确保主体区域图像能够被全完 覆盖， 本发明通过对主体区域图像膨胀处理进而扩大主体区域图像边沿像素的范围， 然后 将膨胀处理后的主体区域图像与色调空间数据融合， 最终通过融合结果中背景区域图像各 像素对应的背景纯度值， 判断待测图片的背景纯净度是否合规； 在进行主体位置检测项时， 首先对明度空间数据通过多种二值化方式处理， 以获取到与之对应的多种二值化结果， 然 后将像素级语义分割的主体区域图像分别与上述多种二值化结果融合， 最终基于融合后主 说明书 2/。

18、8 页 5 CN 110717865 A 5 体区域图像中每个像素的坐标值及对应的背景纯度值， 判断待测图片的主体位置是否合 规。 0034 可见， 本发明实现了对上传图片的背景纯净度和主体位置的检测， 相比较现有技 术中的人工审核方式极大地提高了审核效率。 0035 本发明的另一方面提供一种图片检测装置， 应用有上述技术方案提到的图片检测 方法中， 该装置包括: 0036 像素处理单元， 用于获取去噪后的待测图片， 通过像素级语义分割处理后识别主 体区域图像和背景区域图像； 0037 颜色空间转换单元， 用于对待测图片执行颜色空间转换， 输出图像的色调空间数 据和明度空间数据； 0038 第。

19、一判断单元， 用于将所述主体区域图像膨胀处理后与所述色调空间数据融合， 提取膨胀处理后形成的背景区域图像中各像素对应的背景纯度值， 判断待测图片的背景纯 净度是否合规； 0039 二值化处理单元， 用于通过多种二值化方式处理所述明度空间数据， 对应的输出 多种二值化结果； 0040 第二判断单元， 用于将所述主体区域图像分别与多种二值化结果融合， 提取融合 后主体区域图像中每个像素的坐标值及对应的背景纯度值， 判断待测图片的主体位置是否 合规。 0041 优选地， 在所述二值化处理单元和所述第二判断单元之间还包括： 0042 采用非极大值抑制法分别对第一二值化结果和第二二值化结果进行非相干区域。

20、 抑制处理。 0043 与现有技术相比， 本发明提供的图片检测装置的有益效果与上述技术方案提供的 图片检测方法的有益效果相同， 在此不做赘述。 0044 本发明的第三方面提供一种计算机可读存储介质， 计算机可读存储介质上存储有 计算机程序， 计算机程序被处理器运行时执行上述图片检测方法的步骤。 0045 与现有技术相比， 本发明提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述技术方案 提供的图片检测方法的有益效果相同， 在此不做赘述。 附图说明 0046 此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解， 构成本发明的一部分， 本发 明的示意性实施例及其说明用于解释本发明， 并不构成对本发明的不当限定。 。

21、在附图中： 0047 图1为本发明实施例一中图片检测方法的一种流程示意图； 0048 图2为本发明实施例一中图片检测方法的另一种流程示意图。 具体实施方式 0049 为使本发明的上述目的、 特征和优点能够更加明显易懂， 下面将结合本发明实施 例中的附图， 对本发明实施例中的技术方案进行清楚、 完整地描述。 显然， 所描述的实施例 仅仅是本发明一部分实施例， 而不是全部的实施例。 基于本发明中的实施例， 本领域普通技 术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例， 均属于本发明保护的范 说明书 3/8 页 6 CN 110717865 A 6 围。 0050 实施例一 0051 请参。

22、阅图1和图2， 本实施例提供一种图片检测方法， 包括： 0052 获取去噪后的待测图片， 通过像素级语义分割处理后识别主体区域图像和背景区 域图像； 对待测图片执行颜色空间转换， 输出图像的色调空间数据和明度空间数据； 将主体 区域图像膨胀处理后与色调空间数据融合， 提取膨胀处理后形成的背景区域图像中各像素 对应的背景纯度值， 判断待测图片的背景纯净度是否合规； 通过多种二值化方式处理明度 空间数据， 对应的输出多种二值化结果； 将主体区域图像分别与多种二值化结果融合， 提取 融合后主体区域图像中每个像素的坐标值及对应的背景纯度值， 判断待测图片的主体位置 是否合规。 0053 本实施例提供的。

23、图片检测方法中， 首先通过像素级语义分割去噪后的待测图片识 别出主体区域图像和背景区域图像， 然后对待测图片执行颜色空间转换， 输出图像的色调 空间数据和明度空间数据： 在进行背景纯净度检测项时， 考虑到像素级语义分割对主体区 域图像与背景区域图像的边沿像素处理的较为粗糙， 因此为了确保主体区域图像能够被全 完覆盖， 本实施例通过对主体区域图像膨胀处理进而扩大主体区域图像边沿像素的范围， 然后将膨胀处理后的主体区域图像与色调空间数据融合， 最终通过融合结果中背景区域图 像各像素对应的背景纯度值， 判断待测图片的背景纯净度是否合规； 在进行主体位置检测 项时， 首先对明度空间数据通过多种二值化方。

24、式处理， 以获取到与之对应的多种二值化结 果， 然后将像素级语义分割的主体区域图像分别与上述多种二值化结果融合， 最终基于融 合后主体区域图像中每个像素的坐标值及对应的背景纯度值， 判断待测图片的主体位置是 否合规。 0054 可见， 本实施例实现了对上传图片的背景纯净度和主体位置的检测， 相比较现有 技术中的人工审核方式极大地提高了审核效率。 0055 上述实施例中获取去噪后的待测图片， 通过像素级语义分割处理后识别主体区域 图像和背景区域图像的方法包括： 0056 采用非线性滤波法对待测图片去噪处理； 通过多通道深度残差全卷积网络模型对 去噪后的待测图片进行像素级语义分割， 识别主体区域图。

25、像和背景区域图像。 示例性地， 上 述非线性滤波法为中值滤波去噪算法。 0057 具体地， 上述实施例中对待测图片执行颜色空间转换， 输出图像的色调空间数据 和明度空间数据的方法包括： 0058 采用HSV颜色空间转换法转换待测图片输出图像的色调空间数据， 色调空间数据 包括色调空间分量H； 采用LUV颜色空间转换法转换待测图片输出图像的明度空间数据， 明 度空间数据包括明度空间通道L。 0059 具体实施时， 对于色调空间数据的转换， 考虑到常用的RGB颜色空间是基于计算机 硬件提出的， 其颜色空间并不适用于颜色纯净度的表征， 故本实施例采用HSV颜色空间转换 法将RGB颜色空间的待测图片转。

26、换为更接近人类视觉感知特性的HSV颜色空间， 以增强颜色 的纯净度表征能力， 进而提高背景纯净度检测准确率。 转换公式如下： 说明书 4/8 页 7 CN 110717865 A 7 0060 0061 由于明度空间数据具有色域覆盖更广阔、 视觉统一性更佳、 视觉色彩感知表达能 力更强的特点， 因此本实施需对待检图片实施明度空间数据的转换， 具体为： 首先将待检图 片由RGB空间数据转换为CIE XYZ空间数据， 接着再将CIE XYZ空间数据转换为LUV明度空间 数据。 转换公式如下： 0062 0063 0064 13L( - n ) 0065 v13L(v -vn ) 0066 其中，n。

27、 和 n 为光源常数值， Yn为预设固定值； 0067 0068 0069 具体地， 上述实施例中将主体区域图像膨胀处理后与色调空间数据融合， 提取膨 胀处理后形成的背景区域图像中各像素对应的背景纯度值， 判断待测图片的背景纯净度是 否合规的方法包括： 0070 通过滤波核对主体区域图像的边沿像素滤波处理， 以膨胀主体区域图像； 将待测 图片中除膨胀后主体区域图像之外的部分更新为背景区域图像； 将更新后的背景区域图像 与色调空间分量H的数据融合， 判断更新后的背景区域图像中各像素对应的背景纯度值是 否均符合第一阈值， 若是则判定待测图片的背景纯净度合规， 否则判定待测图片的背景纯 净度不合规；。

28、 第一阈值包括第一背景纯度阈值。 0071 具体实施时， 选用圆形滤波核k对主体区域图像的像素滤波处理， 以半径为4的圆 形滤波核为例说明： 说明书 5/8 页 8 CN 110717865 A 8 0072 0073 滤波处理公式为： 0074 0075 上述公式中(i， j)表示像素坐标， P表示主体区域图像， Zij表示像素对应的背景纯 度值，表示以圆形滤波核k为掩模各像素对应的去心邻域区域， B表示膨胀处理后的主 体区域图像， 主体区域图像膨胀后背景区域图像也会随之更新， D表示更新后的背景区域图 像， 然后将更新后的背景区域图像与色调空间分量H的数据融合得到结果C， 其融合公式如 下。

29、： 0076 0077 其中， (i， j)表示像素坐标， H(i， j)表示色调空间分量H中像素对应的背景纯度值， 当坐标为(i， j)的像素属于膨胀的背景区域图像D时， 将该像素在色调空间分量H中的背景 纯度值赋值， 当坐标为(i， j)的像素不属于膨胀的背景区域图像D， 则将像素在色调空间分 量H中的背景纯度值赋值为零， 汇总各像素的坐标及对应背景纯度值组成阵列C， 也即背景 区域图像D中各像素位置坐标及对应转换后的背景纯度值组成的阵列， 再将预设的第一阈 值与阵列C比对， 当背景区域图像D中各像素对应的背景纯度值均小于第一背景纯度阈值时 则判定待测图片的背景纯净度合规。 0078 优选。

30、地， 上述实施例中通过多种二值化方式处理所述明度空间数据， 对应的输出 多种二值化结果的方法包括： 0079 通过固定阈值二值化方式处理明度空间通道L的数据， 得到第一二值化结果T； 通 过高斯窗口二值化方式处理明度空间通道L的数据， 得到第二二值化结果G。 接着采用非极 大值抑制法分别对第一二值化结果T和第二二值化结果G进行非相干区域抑制处理， 消除由 背景复杂引起的非相干区域对检测结果的影响， 进一步提高检测准确率。 0080 上述实施例中将主体区域图像分别与多种二值化结果融合， 提取融合后主体区域 图像中每个像素的坐标值及对应的背景纯度值， 判断待测图片的主体位置是否合规的方法 包括： 。

31、0081 将像素级语义分割处理识别的主体区域图像分别与第一二值化结果和第二二值 化结果融合； 从融合结果中提取出属于主体区域图像和第一二值化结果的像素的坐标值及 对应的背景纯度值； 和/或， 从融合结果中提取出属于主体区域图像和第二二值化结果的像 说明书 6/8 页 9 CN 110717865 A 9 素的坐标值及对应的背景纯度值； 汇总提取出像素的坐标值及对应的背景纯度值， 判断每 个像素的坐标值及对应的背景纯度值是否均符合第二阈值， 若是则判定待测图片的主体位 置合规， 否则判定待测图片的主体位置不合规； 第二阈值包括第二背景纯度阈值和位置坐 标区间阈值。 0082 具体实施时， 该融合。

32、过程为本领域公知技术手段， 如下仅做示例性说明： 融合公式 为且当像素(i， j) 的背景纯度值属于第一二值化结果T与主体区域图像的交集时， 取该像素的坐标及对应的 背景纯度值， 或者， 当像素(i， j)的背景纯度值属于第二二值化结果G与主体区域图像的交 集时， 取该像素的坐标及对应的背景纯度值， 最终汇总各像素坐标及对应背景纯度值组成 阵列F， 也即TP与GP汇总后各像素位置坐标及对应背景纯度值组成的阵列， 再将预设的 第二阈值阵列与阵列F比对， 当各像素坐标均处于位置坐标区间阈值范围内， 且背景纯度值 均处于第二背景纯度阈值时则判定待测图片的主体位置合规。 0083 实施例二 0084 。

33、本实施例提供一种图片检测装置， 包括： 0085 像素处理单元， 用于获取去噪后的待测图片， 通过像素级语义分割处理后识别主 体区域图像和背景区域图像； 0086 颜色空间转换单元， 用于对待测图片执行颜色空间转换， 输出图像的色调空间数 据和明度空间数据； 0087 第一判断单元， 用于将主体区域图像膨胀处理后与色调空间数据融合， 提取膨胀 处理后形成的背景区域图像中各像素对应的背景纯度值， 判断待测图片的背景纯净度是否 合规； 0088 二值化处理单元， 用于通过多种二值化方式处理明度空间数据， 对应的输出多种 二值化结果； 0089 第二判断单元， 用于将主体区域图像分别与多种二值化结果。

34、融合， 提取融合后主 体区域图像中每个像素的坐标值及对应的背景纯度值， 判断待测图片的主体位置是否合 规。 0090 优选地， 在二值化处理单元和第二判断单元之间还包括： 0091 采用非极大值抑制法分别对第一二值化结果和第二二值化结果进行非相干区域 抑制处理。 0092 与现有技术相比， 本实施例提供的图片检测装置的有益效果与上述实施例提供的 基于卷积神经网络的图片检测方法的有益效果相同， 在此不做赘述。 0093 实施例三 0094 本实施例提供一种计算机可读存储介质， 计算机可读存储介质上存储有计算机程 序， 计算机程序被处理器运行时执行上述图片检测方法的步骤。 0095 与现有技术相比。

35、， 本实施例提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述技术方 案提供的图片检测方法的有益效果相同， 在此不做赘述。 0096 本领域普通技术人员可以理解， 实现上述发明方法中的全部或部分步骤是可以通 说明书 7/8 页 10 CN 110717865 A 10 过程序来指令相关的硬件来完成， 上述程序可以存储于计算机可读取存储介质中， 该程序 在执行时， 包括上述实施例方法的各步骤， 上述的存储介质可以是： ROM/RAM、 磁碟、 光盘、 存 储卡等。 0097 以上， 仅为本发明的具体实施方式， 但本发明的保护范围并不局限于此， 任何熟悉 本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内， 可轻易想到变化或替换， 都应涵盖在 本发明的保护范围之内。 因此， 本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。 说明书 8/8 页 11 CN 110717865 A 11 图1 说明书附图 1/2 页 12 CN 110717865 A 12 图2 说明书附图 2/2 页 13 CN 110717865 A 13 。