技术摘要：
本申请实施例所公开的一种对象识别模型的确定方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括确定装置获取第一图片集合和第二图片集合，基于对象识别模型集合中的每个对象识别模型，确定第一图片集合中待识别对象集合的第二类别信息集合和第二位置数据集合，并从对象  全部
背景技术：
毫米波能够穿透衣物，对人体表面进行成像，且毫米波辐射属于非电离辐射，对人 体无害，因此能够克服金属探测器无法检测陶瓷制品和X光射线容易对人体造成危害的缺 陷，代替传统的金属探测器和X光射线，成为安检领域的主流技术手段，有效检测出藏匿在 人体表层的可疑物品，如枪支、陶瓷刀具、不明液体、爆炸物等危险品。 在现有的毫米波全息图像识别技术中，主要依靠标注人员的眼睛对图像进行观察 以判断被检测图像中是否存在目标危险品，然而由于毫米波图像的分辨率较低，标注人员 很难保证标注的有效性，进而将会产生较多漏标或者错标的数据。针对上述问题，本领域技 术人员训练一种模型以识别毫米波图像中的目标危险品，但当训练数据中存在较多脏数据 时，模型将会误学习，把本不是目标危险品的数据认定为是目标危险品，如此，将直接导致 模型的识别率降低。因此，有必要对模型的训练数据进行清洗，以减少错标或漏标的情况出 现。
技术实现要素：
本申请实施例提供一种对象识别模型的确定方法、装置、电子设备及存储介质，可 以从第二图片集合中筛选出标注质量较高的目标图片，提高用于训练对象识别模型的图片 的干净程度，改善对象识别模型的识别效果，提高毫米波图像中危险品的识别率。 本申请实施例提供的对象识别模型的确定方法，该方法包括： 获取第一图片集合和第二图片集合；第一图片集合和第二图片集合中含有待识别 对象集合和待识别对象集合对应的第一类别信息集合和第一位置数据集合， 其中，待识别对象集合中的待识别对象与第一类别信息集合中的第一类别信息一 一对应，待识别对象集合中的待识别对象与第一位置数据集合中的第一位置数据一一对 应； 基于对象识别模型集合中的每个对象识别模型，确定第一图片集合中待识别对象 集合的第二类别信息集合和第二位置数据集合； 根据第一类别信息集合、第二类别信息集合、第一位置数据集合和第二位置数据 集合，从对象识别模型集合中确定对象识别模型； 基于对象识别模型，确定第二图片集合中待识别对象集合的第三类别信息集合和 第三位置数据集合； 根据第一类别信息集合、第三类别信息集合、第一位置数据集合和第三位置数据 集合，从第二图片集合中确定目标图片集合； 利用目标图片集合对对象识别模型进行训练，得到训练后的对象识别模型。 4 CN 111612034 A 说　明　书 2/12 页 进一步地，根据第一类别信息集合、第二类别信息集合、第一位置数据集合和第二 位置数据集合，从对象识别模型集合中确定对象识别模型，包括： 根据第一类别信息集合和第二类别信息集合确定第一分类差值集合； 根据第一位置数据集合和第二位置数据集合确定第一定位差值集合； 根据第一分类差值集合和第一定位差值集合确定第一差值集合； 从第一差值集合中确定数值最小的第一差值所对应的对象识别模型为对象识别 模型。 进一步地，根据第一类别信息集合、第三类别信息集合、第一位置数据集合和第三 位置数据集合，从第二图片集合中确定目标图片集合，包括： 根据第一类别信息集合和第三类别信息集合确定第二分类差值集合； 根据第一位置数据集合和第三位置数据集合确定第二定位差值集合； 根据第二分类差值集合和第二定位差值集合确定第二差值集合； 若第二差值子集合中的数值均小于预设差值阈值，确定第二差值子集合对应的图 片集合为目标图片集合。 进一步地，根据第二分类差值集合和第二定位差值集合确定第二差值集合之后， 还包括： 根据第二差值集合确定第二图片集合对应的平均差值； 根据平均差值确定预设差值阈值。 进一步地，根据第二分类差值集合和第二定位差值集合确定第二差值集合，具体 为： 其中，lcls(x,c,m)表示第二分类差值集合，lloc(x,l,g)表示第二定位差值集合。 进一步地，利用目标图片集合对对象识别模型进行训练，得到训练后的对象识别 模型，包括： 获取第三图片集合；第三图片集合中图片对应的第三差值的与从第二图片集合中 确定出的目标图片对应的第二差值在预设差值区间内； 将第三图片集合和从第二图片集合中确定出的目标图片集合重新确定为目标图 片集合； 利用目标图片集合对对象识别模型进行训练，得到训练后的对象识别模型。 相应地，本申请实施例还提供了一种对象识别模型的确定装置，该装置包括： 获取模块，用于获取第一图片集合和第二图片集合；第一图片集合和第二图片集 合中含有待识别对象集合，待识别对象集合具有第一类别信息集合和第一位置数据集合； 第一确定模块，用于基于对象识别模型集合中的每个对象识别模型，确定第一图 片集合中待识别对象集合的第二类别信息集合和第二位置数据集合； 第二确定模块，用于根据第一类别信息集合、第二类别信息集合、第一位置数据集 合和第二位置数据集合，从对象识别模型集合中确定对象识别模型； 第三确定模块，用于基于对象识别模型，确定第二图片集合中待识别对象集合的 第三类别信息集合和第三位置数据集合； 5 CN 111612034 A 说　明　书 3/12 页 第四确定模块，用于根据第一类别信息集合、第三类别信息集合、第一位置数据集 合和第三位置数据集合，从第二图片集合中确定目标图片集合； 训练模块，用于利用目标图片集合对对象识别模型进行训练，得到训练后的对象 识别模型。 进一步地，第二确定模块包括： 第一确定单元，用于根据第一类别信息集合和第二类别信息集合确定第一分类差 值集合； 第二确定单元，用于根据第一位置数据集合和第二位置数据集合确定第一定位差 值集合； 第三确定单元，用于根据第一分类差值集合和第一定位差值集合确定第一差值集 合； 第四确定单元，用于从第一差值集合中确定数值最小的第一差值所对应的对象识 别模型为对象识别模型。 相应地，本申请实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器， 存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段 程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述对象识别模型的确定方法。 相应地，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有 至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指 令集由处理器加载并执行以实现上述对象识别模型的确定方法。 本申请实施例具有如下有益效果： 本申请实施例所公开的一种对象识别模型的确定方法、装置、电子设备及存储介 质，其中，方法包括确定装置获取第一图片集合和第二图片集合，其中，第一图片集合和第 二图片集合中含有待识别对象集合和待识别对象集合对应的第一类别信息集合和第一位 置数据集合，并且待识别对象集合中的待识别对象与第一类别信息集合中的第一类别信息 一一对应，待识别对象集合中的待识别对象与第一位置数据集合中的第一位置数据一一对 应，确定装置基于对象识别模型集合中的每个对象识别模型，确定第一图片集合中待识别 对象集合的第二类别信息集合和第二位置数据集合，并根据第一类别信息集合、第二类别 信息集合、第一位置数据集合和第二位置数据集合，从对象识别模型集合中确定对象识别 模型，确定装置还基于对象识别模型，确定第二图片集合中待识别对象集合的第三类别信 息集合和第三位置数据集合，并根据第一类别信息集合、第三类别信息集合、第一位置数据 集合和第三位置数据集合，从第二图片集合中确定目标图片集合，利用目标图片集合对对 象识别模型进行训练，得到训练后的对象识别模型。基于本申请实施例，根据待识别对象对 应的第二分类差值和第二定位差值，从第二图片集合中筛选出标注质量较高的目标图片集 合来对对象识别模型进行训练，不仅可以从第二图片集合中筛选出标注质量较高的目标图 片，提高用于训练对象识别模型的图片的干净程度，而且还可以改善对象识别模型的识别 效果，提高毫米波图像中危险品的识别率。 附图说明 为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施 6 CN 111612034 A 说　明　书 4/12 页 例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅 仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下， 还可以根据这些附图获得其它附图。 图1是本申请实施例所提供的一种应用环境的示意图； 图2是本申请实施例所提供的一种对象识别模型的确定方法的流程示意图； 图3a-3e是本申请实施例所提供的一种当第一图片集合中图片含有一个待识别对 象时，该待识别对象在对应图片中第一位置和第二位置对比示意图； 图3f是本申请实施例所提供的一种当第一图片集合中图片含有多个待识别对象 时，多个待识别对象分别在对应图片中第一位置和第二位置对比示意图； 图4是本申请实施例所提供的一种对象识别模型的确定装置的结构示意图。