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龙图腾网获悉广州方硅信息技术有限公司申请的专利直播图像的弱语义轮廓检测方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113808151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111057853.5，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权直播图像的弱语义轮廓检测方法、装置、设备及存储介质是由陈广设计研发完成，并于2021-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本直播图像的弱语义轮廓检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种直播图像的弱语义轮廓检测方法、装置、设备及存储介质。本申请所述的直播图像的弱语义轮廓检测方法包括：获取待检测的直播图像；通过预先训练好的弱语义轮廓检测模型中的编码器获取所述直播图像中的轮廓特征；其中，所述弱语义轮廓检测模型包括编码器、分类模块和解码器；通过所述分类模块根据所述轮廓特征确定所述直播图像是否包含有至少一个的完整物体；若检测到所述直播图像中包含有至少一个的完整物体，通过所述解码器提取所述直播图像中的物体轮廓，获取直播图像的轮廓图。本申请所述直播图像的弱语义轮廓检测方法、装置、设备及存储介质具有降低误检率、增加检测范围、提高检测效率的优点。

本发明授权直播图像的弱语义轮廓检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种直播图像的弱语义轮廓检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取预设的弱语义训练样本集；所述弱语义训练样本集包括若干个具有完整物体的图像及其对应的轮廓图和若干个具有非完整物体的图像及其对应的轮廓图；所述若干个具有完整物体的图像包括多种直播场景与多种完整物体的组合图像；基于解码-编码框架，构建具有轮廓提取功能的弱语义轮廓检测模型；利用所述弱语义训练样本集对弱语义轮廓检测模型进行预训练，直至所述弱语义轮廓检测模型的损失值满足目标损失，获得预先训练好的弱语义轮廓检测模型；所述预先训练好的弱语义轮廓检测模型用于检测完整物体的轮廓；获取待检测的直播图像；通过预先训练好的弱语义轮廓检测模型中的编码器获取所述直播图像中的轮廓特征；其中，所述弱语义轮廓检测模型包括编码器、分类模块和解码器；通过所述分类模块根据所述轮廓特征确定所述直播图像是否包含有至少一个的完整物体；若检测到所述直播图像中包含有至少一个的完整物体，通过所述解码器提取所述直播图像中的物体轮廓，获取直播图像的轮廓图；基于直线段检测算法，提取所述直播图像的轮廓图中的直线段；将所述直线段转换为直线，获取每两条直线之间的交叉点的位置信息，并按照预设的合并条件合并满足所述合并条件的交叉点；获取每四个所述交叉点形成的矩形面积，获取形成的矩形面积最大的四个交叉点的位置信息；基于预设的目标图像位置信息和所述四个交叉点的位置信息获取仿射变换矩阵，利用所述仿射变换矩阵对所述直播图像的轮廓图进行矫正，获取矫正后的直播图像的轮廓图；基于直线段检测算法，提取所述直播图像的轮廓图中的直线段的步骤包括：基于高斯下采样方法，将所述直播图像的轮廓图下采样至预设的图像尺度；获取所述直播图像的轮廓图各像素点的梯度值及梯度方向值；剔除梯度值小于预设梯度阈值的像素点，选取最大梯度值的像素点作为种子点；基于所述种子点的梯度方向值及预设的范围阈值确定方向值范围，获取梯度方向值在所述方向值范围内的像素点，得到若干个同性点；基于所述若干个同性点的位置信息，生成一包括所述若干个同性点的矩形；获取所述矩形的长度和宽度，根据所述矩形内的同性点数量计算该矩形的同性点密度；若所述同性点密度大于或等于设定密度阈值，基于拟合矩形精度计算函数，获取该矩形在所述轮廓图的误差值；若所述误差值小于或等于预设阈值，将该矩形的直线段作为所述直播图像的轮廓图中的直线段；若所述误差值大于预设阈值，调整该矩形的边长直至基于拟合矩形精度计算函数获取的矩形的误差值小于或等于预设阈值。

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