CN119810806A - 保护壁纸类型的识别方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开涉及壁纸检测领域，更具体地，本公开涉及一种保护壁纸类型的识别方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：通过预训练的目标检测模型检测识别目标图像，获得第一检测框、第二检测框和第三检测框，其中，第一检测框用于标记门在目标图像中对应的区域，第二检测框用于标记窗户在目标图像中对应的区域，第三检测框用于标记保护壁纸在目标图像中的对应的区域；基于第一检测框、第二检测框和第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，保护壁纸的类型包括门的保护壁纸、窗户的标准壁纸或其他类型的保护壁纸。

Description

保护壁纸类型的识别方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及壁纸检测领域，更具体地，本公开涉及一种保护壁纸类型的识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在家装场景中，门和窗户通常会贴上保护壁纸，以避免在装修过程中造成损坏。然而，现有的检测技术无法有效区分门的保护壁纸和窗户的保护壁纸，尤其是在窗户与门外观相似的情况下。例如，现有的基于YOLOv5的目标检测模型在检测保护壁纸时，会将部分窗户上的保护壁纸误识别为门的保护壁纸。这种误判的主要原因是窗户和门在外观上存在一定的相似性。

发明内容

本公开的一个目的是提供一种保护壁纸类型的识别方法，解决传呼保护壁纸和门的保护壁纸不易区分的问题。

根据本公开的第一方面，提供了一种保护壁纸类型的识别方法，包括：

通过预训练的目标检测模型检测识别所述目标图像，获得第一检测框、第二检测框和第三检测框，其中，所述第一检测框用于标记门在所述目标图像中对应的区域，所述第二检测框用于标记窗户在所述目标图像中对应的区域，所述第三检测框用于标记保护壁纸在所述目标图像中的对应的区域；

基于所述第一检测框、第二检测框和所述第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，所述保护壁纸的类型包括门的保护壁纸、窗户的标准壁纸或其他类型的保护壁纸。

可选地，所述基于所述第一检测框、第二检测框和所述第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，包括：

确定每个所述第三检测框与每个所述第一检测框的第一交并比；

确定每个所述第三检测框与每个所述第二检测框的第二交并比；

基于所述第一交并比和所述第二交并比，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型。

可选地，基于所述第一交并比和所述第二交并比，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，包括：

对于任一个所述第三检测框，在所述第一交并比大于第一阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为门的保护壁纸；

对于任一个所述第三检测框，在所述第二交并比大于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为窗户的保护壁纸；

对于任一个所述第三检测框，在所述第一交并比小于等于第一阈值，且所述第二交并比小于等于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸为其他类型的保护壁纸。

可选地，所述第三检测框包括第四检测框和第五检测框，所述第四检测框用于标记门的保护壁纸在所述目标图像中的对应的区域，所述第五检测框用于标记窗户的保护壁纸在所述目标图像中的对应的区域。

可选地，所述基于所述第一检测框、第二检测框和所述第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，包括：

确定每个所述第四检测框与每个所述第一检测框的第一交并比；

对于任一个所述第四检测框，在所述第一交并比大于第一阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为门的保护壁纸；

在所述第一交并比小于等于第一阈值的情况下，确定所述第四检测框与每个所述第二检测框的第二交并比；

在所述第二交并比大于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为窗户的保护壁纸；

在所述第二交并比小于等于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为其他类型的保护壁纸。

可选地，所述基于所述第一检测框、第二检测框和所述第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，还包括：

确定每个所述第五检测框与每个所述第二检测框的第二交并比；

对于任一个所述第五检测框，在所述第二交并比大于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为窗户的保护壁纸；

在所述第二交并比小于等于第一阈值的情况下，确定所述第五检测框与每个所述第一检测框的第一交并比；

在所述第一交并比大于第一阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为门的保护壁纸；

在所述第一交并比小于等于第一阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为其他类型的保护壁纸。

可选地，在所述通过预训练的目标检测模型检测识别所述目标图像之前，所述方法还包括：

获取训练数据，并对所述训练数据进行标注，其中，所述标注的类型包括门、窗户、门的保护壁纸和窗户的保护壁纸，所述训练数据中至少包括强光照环境下的窗户图像，所述强光照环境下的窗户图像基于SAM图像分割算法进行提取；

基于所述训练数据对目标检测模型进行训练，获得所述预训练的目标检测模型。

根据本公开的第二方面，提供一种保护壁纸类型的识别装置，包括：

识别模块，用于通过预训练的目标检测模型检测识别所述目标图像，获得第一检测框、第二检测框和第三检测框，其中，所述第一检测框用于标记门在所述目标图像中对应的区域，所述第二检测框用于标记窗户在所述目标图像中对应的区域，所述第三检测框用于标记保护壁纸在所述目标图像中的对应的区域；

确定模块，用于基于所述第一检测框、第二检测框和所述第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，所述保护壁纸的类型包括门的保护壁纸、窗户的标准壁纸或其他类型的保护壁纸。

根据本公开的第三方面，提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现第一方面任一项所述的方法的步骤。

根据本公开的第四方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现第一方面任一项所述方法的步骤。

本公开的一个技术效果在于，提供了一种保护壁纸类型的识别方法，可以通过预训练的目标检测模型，在目标图像中获得门、窗户和保护壁纸的检测框，并基于该检测框的相对位置关系，进一步判断保护壁纸究竟是门、窗户或其他物体的保护壁纸，解决现有的检测技术无法有效区分门的保护壁纸和窗户的保护壁纸的问题。

通过以下参照附图对本公开的示例性实施例的详细描述，本公开实施例的其它特征及其优点将会变得清楚。

附图说明

构成说明书的一部分的附图描述了本公开的实施例，并且连同说明书一起用于解释本公开实施例的原理。

图1是根据一个实施例的保护壁纸类型的识别方法的流程图；

图2是根据一个实施例的保护壁纸类型的识别装置的结构示意图

图3是根据一个实施例的电子设备的结构示意图；

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本公开的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术和设备应当被视为说明书的一部分。

在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

本申请实施例公开了一种保护壁纸类型的识别的方法，如图1所示，包括步骤S11至步骤S12。

步骤S11，通过预训练的目标检测模型检测识别目标图像，获得第一检测框、第二检测框和第三检测框，其中，第一检测框用于标记门在目标图像中对应的区域，第二检测框用于标记窗户在目标图像中对应的区域，第三检测框用于标记保护壁纸在目标图像中的对应的区域。

在一个例子中，目标检测模型可以YOLO、SSD、R-CNN等目标检测模型，该目标检测模型为多任务目标检测模型，可以预先获取训练数据对其进行训练，以识别图像中的门、窗户、保护壁纸等多种物体。

在本实施例第一个示例中，在通过预训练的目标检测模型检测识别目标图像之前，方法还包括：获取训练数据，并对训练数据进行标注，其中，标注的类型包括门、窗户、门的保护壁纸和窗户的保护壁纸，训练数据中至少包括强光照环境下的窗户图像，强光照环境下的窗户图像基于SAM图像分割算法进行提取；基于训练数据对目标检测模型进行训练，获得预训练的目标检测模型。

在本实施例中，可以预先获取多幅家装场景或工地场景的监控图像，之后通过标注工具对训练数据中的门、窗户和保护壁纸进行标注。在一个例子中，对保护壁纸的标注可以不标注具体类型，对应的，通过该训练数据训练出的目标检测模型在进行识别时，也不会识别具体的保护壁纸的类型。在另一个例子中，对保护壁纸的标注可以标注具体类型，例如门的保护壁纸，窗户的保护壁纸等等。对应训练的目标检测模型也可以检测进一步检测门的保护壁纸和窗户的保护壁纸。在获取训练数据并进行标注之后，可以基于该训练数据对目标检测模型进行训练。

在本实施例中，在强光照环境下，窗户的检测效果往往较差，容易受到曝光影响。针对这个问题，本申请可以基于SAM(Segment Anything Model，任意分割模型)对强光照环境下的窗户图像进行分割，生成一个二维掩码，用来表示强光照环境下的窗户区域，输入到目标检测模型中进行训练，进一步提升模型在复杂光照条件下对窗户和窗户保护壁纸的检测精度。

在本实施例中，当目标图像输入预训练的目标检测模型之后，目标检测模型可以对目标图像进行识别，识别出目标图像中的门、窗户和保护壁纸，在在本实施例中，目标检测模型可以输出多个检测框，包括标记门所在区域的第一检测框，窗户所在区域的第二检测框和保护壁纸对应区域的第三检测框。在本实施例中，第一检测框、第二检测框和第三检测框的数量可以是0个、1个或者多个。

步骤S12，基于第一检测框、第二检测框和第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，保护壁纸的类型包括门的保护壁纸、窗户的标准壁纸或其他类型的保护壁纸。

在本实施例中，在确定了目标图像中的门、窗户和保护壁纸的检测框之后，可以基于这些检测框之间的位置关系，来确定每个保护壁纸的类型。例如，可以确定每个检测框的中心点的坐标，之后针对每个第三检测框，都会确定这个第三检测框与其他每个第一检测框或第二检测框的中心坐标的距离，在与第一检测框的中心点的距离小于阈值的情况下，可以确定该第三检测框的壁纸类型为门的保护壁纸，在与第二检测框的中心点的距离小于阈值的情况下，可以确定该第三检测框的壁纸类型为窗户的保护壁纸，在与任意检测框的距离都不小于阈值的情况下，可以确定该检测壁纸为其他类型的检测壁纸，如地板保护壁纸等。

在本例中，提供了一种保护壁纸类型的识别方法，可以通过预训练的目标检测模型，在目标图像中获得门、窗户和保护壁纸的检测框，并基于该检测框的相对位置关系，进一步判断保护壁纸究竟是门、窗户或其他物体的保护壁纸，解决现有的检测技术无法有效区分门的保护壁纸和窗户的保护壁纸的问题，实现针对家装施工场景的施工规范检测，有效避免施工方未按照施工要求为门窗张贴保护壁纸的问题。

在本实施例的一个示例中，基于第一检测框、第二检测框和第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，包括：确定每个第三检测框与每个第一检测框的第一交并比；确定每个第三检测框与每个第二检测框的第二交并比；基于第一交并比和第二交并比，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型。

第一检测框、第二检测框和第三检测框的相对位置关系，可以通过交并比的形式体现，交并比IoU计算公式实现：

其中，A表示第三检测框，B表示第一检测框或者第二检测框。在本例中，针对每一个第三检测框，都可以分别计算其与每个第一检测框和第二检测框的交并比，通过该交并比，可以确定第三检测框与其他检测框的重叠情况，从而确定该第三检测框对应的壁纸与门或窗户中的哪个重叠，以确定保护壁纸的类型。

在本实施例的一个示例中，基于第一交并比和第二交并比，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，包括：对于任一个第三检测框，在第一交并比大于第一阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为门的保护壁纸；对于任一个第三检测框，在第二交并比大于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为窗户的保护壁纸；对于任一个第三检测框，在第一交并比小于等于第一阈值，且第二交并比小于等于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸为其他类型的保护壁纸。

在本实施例中，交并比反映了两个检测框之间的重叠情况，其越趋近于1，说明二者越趋近于重叠，越趋近于0，说明二者越不重叠。因此，可以根据实际需求设置第一阈值和第二阈值的值，第一阈值和第二阈值可以是相同，也可以不同。当某个第三检测框与某个第一检测框的交并比大于阈值时，也就是第一交并比大于第一阈值的情况下，说明该第三检测框与门的检测框重合较多，也就是该检测框对应的保护壁纸为门的保护壁纸。当某个第三检测框与某个第二检测框的交并比大于阈值时，也就是第二交并比大于第二阈值的情况下，说明该第三检测框与窗户的检测框重合较多，也就是该检测框对应的保护壁纸为窗户的保护壁纸。当某个第三检测框与每个第一检测框和第二检测框的交并比都小于阈值的情况下，说明该第三检测框没有较为重合的检测框，也就是说该第三检测框对应的保护壁纸为其他类型的保护壁纸。

在本实施例的一个示例中，第三检测框包括第四检测框和第五检测框，第四检测框用于标记门的保护壁纸在目标图像中的对应的区域，第五检测框用于标记窗户的保护壁纸在目标图像中的对应的区域。

预训练的目标检测模型在训练时，可以针对保护壁纸进行更加细化的训练，可以通过模型识别窗户的保护壁纸和门的保护壁纸，也就是说，目标图像识别结果中的保护壁纸的检测框中也包括窗户的保护壁纸和门的保护壁纸对应的两种检测框。

在本实施例的一个示例中，基于第一检测框、第二检测框和第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，包括：确定每个第四检测框与每个第一检测框的第一交并比；对于任一个第四检测框，在第一交并比大于第一阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为门的保护壁纸；在第一交并比小于等于第一阈值的情况下，确定第四检测框与每个第二检测框的第二交并比；在第二交并比大于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为窗户的保护壁纸；在第二交并比小于等于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为其他类型的保护壁纸。

在本例中，对于目标检测模型识别门的保护壁纸而获得的第四检测框，可以先判断每个第四检测框与门所在区域对应的第一检测框之间的交并比，验证模型检测结果是否判断正确，当某个第四检测框与某个第一检测框的交并比大于阈值时，也就是第一交并比大于第一阈值的情况下，说明该检测框对应的保护壁纸为门的保护壁纸，检测模型识别的结果无误。而某个第四检测框与某个第一检测框的交并比小于等于阈值时，也就是第一交并比小于等于第一阈值的情况下，说明该检测框对应的保护壁纸不是门的保护壁纸，检测模型识别的结果不准确，此时，可以再进一步判断该保护壁纸是否为窗户的保护壁纸，确定这个第四检测框与每个第二检测框的第二交并比。在第二交并比大于第二阈值的情况下，说明该检测框对应的保护壁纸是窗户的保护壁纸，在第二交并比小于等于第二阈值的情况下，说明该保护壁纸既不是门的保护壁纸也不是窗户的保护壁纸。

在本实施例的一个示例中，基于第一检测框、第二检测框和第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，还包括：确定每个第五检测框与每个第二检测框的第二交并比；对于任一个第五检测框，在第二交并比大于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为窗户的保护壁纸；在第二交并比小于等于第一阈值的情况下，确定第五检测框与每个第一检测框的第一交并比；在第一交并比大于第一阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为门的保护壁纸；在第一交并比小于等于第一阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为其他类型的保护壁纸。

在本例中，对于目标检测模型识别窗户的保护壁纸而获得的第五检测框，可以先判断每个第五检测框与门所在区域对应的第二检测框之间的交并比，验证模型检测结果是否判断正确，当某个第五检测框与某个第二检测框的交并比大于阈值时，也就是第二交并比大于第二阈值的情况下，说明该检测框对应的保护壁纸为窗户的保护壁纸，检测模型识别的结果无误。而某个第五检测框与某个第二检测框的交并比小于等于阈值时，也就是第二交并比小于等于第二阈值的情况下，说明该检测框对应的保护壁纸不是窗户的保护壁纸，检测模型识别的结果不准确，此时，可以再进一步判断该保护壁纸是否为门的保护壁纸，确定这个第五检测框与每个第一检测框的第一交并比。在第一交并比大于第二阈值的情况下，说明该检测框对应的保护壁纸是门的保护壁纸，在第一交并比小于等于第一阈值的情况下，说明该保护壁纸既不是门的保护壁纸也不是窗户的保护壁纸。

在本例中，可以通过模型进一步识别保护壁纸的具体类型，然后基于该类型进行二次验证，将模型识别出的门或窗户的保护壁纸区域先与对应门窗区域计算交并比，验证模型识别结果是否准确，在不准确的基础，才计算与另一区域的交并比，有效减少计算量，提升门、窗户、壁纸较多图像下的识别效率。

本申请实施例还提供了一种保护壁纸类型的识别装置100，如图2所示，包括：识别模块101，用于通过预训练的目标检测模型检测识别目标图像，获得第一检测框、第二检测框和第三检测框，其中，第一检测框用于标记门在目标图像中对应的区域，第二检测框用于标记窗户在目标图像中对应的区域，第三检测框用于标记保护壁纸在目标图像中的对应的区域；确定模块102，用于基于第一检测框、第二检测框和第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，保护壁纸的类型包括门的保护壁纸、窗户的标准壁纸或其他类型的保护壁纸。

可选地，基于第一检测框、第二检测框和第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，包括：确定每个第三检测框与每个第一检测框的第一交并比；确定每个第三检测框与每个第二检测框的第二交并比；基于第一交并比和第二交并比，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型。

可选地，基于第一交并比和第二交并比，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，包括：对于任一个第三检测框，在第一交并比大于第一阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为门的保护壁纸；对于任一个第三检测框，在第二交并比大于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为窗户的保护壁纸；对于任一个第三检测框，在第一交并比小于等于第一阈值，且第二交并比小于等于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸为其他类型的保护壁纸。

可选地，第三检测框包括第四检测框和第五检测框，第四检测框用于标记门的保护壁纸在目标图像中的对应的区域，第五检测框用于标记窗户的保护壁纸在目标图像中的对应的区域。

可选地，基于第一检测框、第二检测框和第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，包括：确定每个第四检测框与每个第一检测框的第一交并比；对于任一个第四检测框，在第一交并比大于第一阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为门的保护壁纸；在第一交并比小于等于第一阈值的情况下，确定第四检测框与每个第二检测框的第二交并比；在第二交并比大于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为窗户的保护壁纸；在第二交并比小于等于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为其他类型的保护壁纸。

可选地，基于第一检测框、第二检测框和第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，还包括：确定每个第五检测框与每个第二检测框的第二交并比；对于任一个第五检测框，在第二交并比大于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为窗户的保护壁纸；在第二交并比小于等于第一阈值的情况下，确定第五检测框与每个第一检测框的第一交并比；在第一交并比大于第一阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为门的保护壁纸；在第一交并比小于等于第一阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为其他类型的保护壁纸。

可选地，在通过预训练的目标检测模型检测识别目标图像之前，方法还包括：获取训练数据，并对训练数据进行标注，其中，标注的类型包括门、窗户、门的保护壁纸和窗户的保护壁纸，训练数据中至少包括强光照环境下的窗户图像，强光照环境下的窗户图像基于SAM图像分割算法进行提取；基于训练数据对目标检测模型进行训练，获得预训练的目标检测模型。

如图3所示，本申请实施例还提供了一种电子设备200，包括处理器201和存储器202，存储器202中存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器201执行时实现保护壁纸类型的识别方法实施例中任一项方法的步骤。

本申请实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机指令，计算机指令被处理器执行时实现上述保护壁纸类型的识别实施例的中任意一种，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本公开中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

上述对本公开特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本公开的实施例可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的实施例的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本公开的实施例操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的实施例的各个方面。

这里参照根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的实施例的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。对于本领域技术人员来说公知的是，通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (10)

1.一种保护壁纸类型的识别方法，其特征在于，包括：

通过预训练的目标检测模型检测识别所述目标图像，获得第一检测框、第二检测框和第三检测框，其中，所述第一检测框用于标记门在所述目标图像中对应的区域，所述第二检测框用于标记窗户在所述目标图像中对应的区域，所述第三检测框用于标记保护壁纸在所述目标图像中的对应的区域；

基于所述第一检测框、第二检测框和所述第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，所述保护壁纸的类型包括门的保护壁纸、窗户的标准壁纸或其他类型的保护壁纸。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一检测框、第二检测框和所述第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，包括：

确定每个所述第三检测框与每个所述第一检测框的第一交并比；

确定每个所述第三检测框与每个所述第二检测框的第二交并比；

基于所述第一交并比和所述第二交并比，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一交并比和所述第二交并比，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，包括：

对于任一个所述第三检测框，在所述第一交并比大于第一阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为门的保护壁纸；

对于任一个所述第三检测框，在所述第二交并比大于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为窗户的保护壁纸；

对于任一个所述第三检测框，在所述第一交并比小于等于第一阈值，且所述第二交并比小于等于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸为其他类型的保护壁纸。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第三检测框包括第四检测框和第五检测框，所述第四检测框用于标记门的保护壁纸在所述目标图像中的对应的区域，所述第五检测框用于标记窗户的保护壁纸在所述目标图像中的对应的区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一检测框、第二检测框和所述第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，包括：

确定每个所述第四检测框与每个所述第一检测框的第一交并比；

对于任一个所述第四检测框，在所述第一交并比大于第一阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为门的保护壁纸；

在所述第一交并比小于等于第一阈值的情况下，确定所述第四检测框与每个所述第二检测框的第二交并比；

在所述第二交并比大于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为窗户的保护壁纸；

在所述第二交并比小于等于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为其他类型的保护壁纸。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一检测框、第二检测框和所述第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，还包括：

确定每个所述第五检测框与每个所述第二检测框的第二交并比；

对于任一个所述第五检测框，在所述第二交并比大于第二阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为窗户的保护壁纸；

在所述第二交并比小于等于第一阈值的情况下，确定所述第五检测框与每个所述第一检测框的第一交并比；

在所述第一交并比大于第一阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为门的保护壁纸；

在所述第一交并比小于等于第一阈值的情况下，确定对应的保护壁纸的类型为其他类型的保护壁纸。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述通过预训练的目标检测模型检测识别所述目标图像之前，所述方法还包括：

获取训练数据，并对所述训练数据进行标注，其中，所述标注的类型包括门、窗户、门的保护壁纸和窗户的保护壁纸，所述训练数据中至少包括强光照环境下的窗户图像，所述强光照环境下的窗户图像基于SAM图像分割算法进行提取；

基于所述训练数据对目标检测模型进行训练，获得所述预训练的目标检测模型。

8.一种保护壁纸类型的识别装置，其特征在于，包括：

识别模块，用于通过预训练的目标检测模型检测识别所述目标图像，获得第一检测框、第二检测框和第三检测框，其中，所述第一检测框用于标记门在所述目标图像中对应的区域，所述第二检测框用于标记窗户在所述目标图像中对应的区域，所述第三检测框用于标记保护壁纸在所述目标图像中的对应的区域；

确定模块，用于基于所述第一检测框、第二检测框和所述第三检测框的相对位置关系，确定每个第三检测框对应的保护壁纸的类型，所述保护壁纸的类型包括门的保护壁纸、窗户的标准壁纸或其他类型的保护壁纸。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。