本申請涉及安檢，具體地涉及一種封閉環境內對象識別方法，更近一步地，涉及一種基于語義的集裝箱貨物智能審圖方法。

背景技術：

1、集裝箱檢查是涉及社會公共安全、國家經濟利益等重要方面的核心問題。例如，海關的通關、關稅、查緝等職能均是通過集裝箱檢查技術來實現的。在當前全球貿易量不斷增加的形勢下，利用人工智能手段實現的集裝箱自動檢查技術應運而生，并且在近幾年已經逐步走向產品化。利用人工智能手段實現的集裝箱自動檢查技術的主要原理為：基于集裝箱透視圖像、電子報關單據等信息，通過基于深度學習的目標檢測、分類等手段，實現對象自動識別的目的。

2、目前，集裝箱透視圖像智能審圖方面的主要技術為報關單對比技術夾帶檢測技術。報關單對比技術的基本原理為：使用對象的歷史圖像對每種對象建立模型；對于針對待識別對象的待測圖像，提取其特征表示并且將所提取的特征表示與其標注信息所聲明的對象模型進行匹配，然后基于匹配度來確定待識別對象是否與其標注的對象一致。夾帶檢測技術的基本原理為：基于集裝箱貨物擺放規律特性，僅以當前圖像內部一致性來檢測存在異常的局部區域。

3、但是這兩種技術在識別準確度上均不高。基于此，需要一種技術來更準確的對封閉環境內的對象進行識別。

技術實現思路

1、根據本申請的第一方面，提供了一種基于語義的圖像識別系統，可以包括：圖像獲取模塊，被配置為獲取關于被檢對象的圖像；語義要素提取模塊，被配置為提取針對被檢對象的圖像中的每一個被檢對象的目標語義區域；特征表示模塊，被配置為獲得針對語義區域中的每一個語義區域的特征表示；以及決策模塊，被配置為基于過濾模型以及預定閾值，確定目標特征以識別被檢對象。

2、根據第一方面，圖像獲取模塊是用于獲取封閉環境內的被檢對象的圖像的透視圖獲取模塊。

3、根據第一方面，語義要素提取模塊可以包括：初級語義區域劃分模塊，被配置為隨機劃分針對所述透視圖中的每一個被檢對象的預測窗口；歷史語義區域模型模塊，被配置為存儲歷史語義區域模型；以及優化模塊，被配置為基于歷史語義區域模型來調整通過所述初級語義區域劃分模塊劃分而成的預測窗口。

4、根據第一方面，優化模塊還可以被配置為基于調整后的預測窗口的面積與被測對象的區域的面積之間的差值來修正預測窗口，以獲得針對每一個被檢對象的目標語義區域。

5、根據第一方面，針對每一個被檢對象的目標語義區域是以最小面積完全覆蓋被檢對象區域的。

6、根據第一方面，特征表示模塊可以包括：多個語義描述模塊，被配置為提取針對每一個目標語義區域的多個不同的區域特征；以及區域特征表示模塊，被配置為基于由多個語義描述模塊提取的多個不同的區域特征，形成區域特征表示集合。

7、根據第一方面，特征表示模塊還可以包括：排序模塊，被配置為對經由區域特征表示模塊獲得的區域特征表示集合進行排序。

8、根據第一方面，特征表示模塊還可以包括：加權模塊，被配置為向由所述區域特征表示模塊獲得的區域特征表示集合賦予不同的權重值。

9、根據第一方面，決策模塊還可以被配置為執行以下操作：從特征表示模塊接收針對每個區域特征的區域特征表示集合；基于過濾模型，從過濾模型中過濾出與所接收的區域特征表示集合最近似的多個特征條目；以及基于預定閾值從最近似的多個特征條目中確定目標特征條目。

10、根據第一方面，決策模塊還可以被配置為：計算所接收的區域特征表示集合與過濾模型中的每個條目之間的匹配值；將匹配值最小的多個特征條目選擇為所述最近似的多個特征條目；以及將針對最近似的多個特征條目中的每一個特征條目的匹配值與預定閾值進行比較，并且將針對其的匹配值小于預定閾值的特征條目確定為目標特征條目。

11、在本申請的第二方面中，提供了一種基于語義的圖像識別方法，所述方法可以包括：獲取被檢對象的圖像；提取針對被檢對象的圖像中的每一個被檢對象的目標語義區域；獲得針對語義區域中的每一個語義區域的特征表示；以及基于過濾模型以及預定閾值，確定目標特征以識別被檢對象。

12、根據第二方面，被檢對象的圖像是針對處于封閉環境內的被檢對象的透視圖像。

13、根據第二方面，提取針對透視圖中的每一個被檢對象的目標語義區域可以包括：隨機劃分針對透視圖中的每一個被檢對象的預測窗口；以及基于歷史語義區域模型來調整預測窗口。

14、根據第二方面，提取針對透視圖中的每一個被檢對象的目標語義區域還可以包括：基于調整后的預測窗口的面積與被測對象的區域的面積之間的差值來修正預測窗口，以獲得針對每一個被檢對象的目標語義區域。

15、根據第二方面，針對每一個被檢對象的目標語義區域是以最小面積完全覆蓋被檢對象區域的。

16、根據第二方面，獲得針對所述語義區域中的每一個語義區域的特征表示可以包括：提取針對每一個目標語義區域的多個不同的區域特征；以及基于所述多個不同的區域特征，形成區域特征表示集合。

17、根據第二方面，獲得針對語義區域中的每一個語義區域的特征表示還可以包括：對區域特征表示集合進行排序。

18、根據第二方面，獲得針對所述語義區域中的每一個語義區域的特征表示還可以包括：向區域特征表示集合賦予不同的權重值。

19、根據第二方面，基于過濾模型以及預定閾值，確定目標特征以識別被檢對象可以包括：接收針對每個區域特征的區域特征表示集合；基于過濾模型，從過濾模型中過濾出與所接收的區域特征表示集合最近似的多個特征條目；以及基于預定閾值從最近似的多個特征條目中確定目標特征條目。

20、根據第二方面，基于過濾模型以及預定閾值，確定目標特征以識別被檢對象還可以包括：計算所接收的區域特征表示集合與過濾模型中的每個條目之間的匹配值；將匹配值最小的多個特征條目選擇為最近似的多個特征條目；以及將針對最近似的多個特征條目中的每一個特征條目的匹配值與預定閾值進行比較，并且將針對其的匹配值小于預定閾值的特征條目確定為目標特征條目。

21、在本申請的第三方面中，提供了一種計算機可讀介質，包括用于實現根據第二方面所述的方法的程序代碼指令。

22、本申請以貨物透視圖像與其報關單為輸入，以貨物的語義劃分為基礎，重構報關單對比與夾帶檢測技術，并有效結合兩者優勢，從而提升自動判定有效性。

技術特征：

1.一種基于語義的圖像識別系統，包括：

2.根據權利要求1所述的圖像識別系統，其中，所述語義要素提取模塊包括：

3.根據權利要求2所述的圖像識別系統，其中，所述優化模塊還被配置為基于調整后的預測窗口的面積與被測對象的區域的面積之間的差值來修正所述預測窗口，以獲得針對每一個被檢對象的所述目標語義區域。

4.根據權利要求3所述的圖像識別系統，其中，所述針對每一個被檢對象的目標語義區域是以最小面積完全覆蓋被檢對象區域的。

5.根據權利要求1所述的圖像識別系統，其中，所述特征表示模塊包括：

6.根據權利要求5所述的圖像識別系統，其中，所述特征表示模塊還包括：排序模塊，被配置為對經由所述區域特征表示模塊獲得的區域特征表示集合進行排序。

7.根據權利要求3所述的圖像識別系統，其中，所述特征表示模塊還包括：加權模塊，被配置為向由所述區域特征表示模塊獲得的區域特征表示集合賦予不同的權重值。

8.一種基于語義的圖像識別方法，所述方法包括：

9.根據權利要求8所述的圖像識別方法，其中，所述提取針對所述透視圖中的每一個被檢對象的目標語義區域包括：

10.根據權利要求9所述的圖像識別方法，其中，所述提取針對所述透視圖中的每一個被檢對象的目標語義區域還包括：

11.根據權利要求10所述的圖像識別方法，其中，所述針對每一個被檢對象的目標語義區域是以最小面積完全覆蓋被檢對象區域的。

12.根據權利要求8所述的圖像識別方法，其中，所述獲得針對所述語義區域中的每一個語義區域的特征表示包括：

13.根據權利要求12所述的圖像識別方法，其中，所述獲得針對所述語義區域中的每一個語義區域的特征表示還包括：對所述區域特征表示集合進行排序。

14.根據權利要求12所述的圖像識別方法，其中，所述獲得針對所述語義區域中的每一個語義區域的特征表示還包括：向所述區域特征表示集合賦予不同的權重值。

15.一種計算機可讀介質，包括用于實現根據權利要求8至14中任一項所述的方法的程序代碼指令。

技術總結
本申請提供了一種基于語義的圖像識別系統，可以包括：透視圖獲取模塊，被配置為獲取針對封閉環境中的被檢對象的透視圖；語義要素提取模塊，被配置為提取針對所述透視圖中的每一個被檢對象的目標語義區域；特征表示模塊，被配置為獲得針對所述語義區域中的每一個語義區域的特征表示；決策模塊，被配置為基于過濾模型以及預定閾值，確定目標特征以識別被檢對象；以及顯示模塊，被配置為顯示被檢對象的信息。

技術研發人員：李強,張麗,邢宇翔,孟凡華
受保護的技術使用者：同方威視技術股份有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28