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申请/专利权人：天翼视联科技有限公司

摘要：本申请涉及一种证件盗拍识别方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：对经训练的目标检测模型进行调整，得到待训练的盗拍识别模型；获取经训练的目标检测模型的骨干网络对应的第一网络结构参数以及定位头网络对应的第二网络结构参数；基于第一网络结构参数、第二网络结构参数以及标注后的样本证件图像，训练待训练的盗拍识别模型，得到经训练的盗拍识别模型；获取待识别证件图像；将待识别证件图像输入经训练的盗拍识别模型，确定待识别证件图像对应的盗拍识别结果；基于此，能够直接预测待识别证件图像的类别得到对应的盗拍识别结果，实现了端到端的证件盗拍识别，有效提高了证件盗拍识别的效率。

主权项：1.一种证件盗拍识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取标注后的样本证件图像以及经训练的目标检测模型；所述经训练的目标检测模型包括骨干网络以及头部网络；所述骨干网络最后一层接所述头部网络；所述头部网络包括定位头网络以及分类头网络；对所述经训练的目标检测模型进行调整，得到待训练的盗拍识别模型；获取所述经训练的目标检测模型的骨干网络对应的第一网络结构参数以及定位头网络对应的第二网络结构参数；基于所述第一网络结构参数、第二网络结构参数以及标注后的样本证件图像，训练所述待训练的盗拍识别模型，得到经训练的盗拍识别模型；获取待识别证件图像；将所述待识别证件图像输入经训练的盗拍识别模型，确定所述待识别证件图像对应的盗拍识别结果；所述对所述经训练的目标检测模型进行调整，得到待训练的盗拍识别模型，包括：对所述经训练的目标检测模型的分类头网络进行调整，得到识别分类网络；所述识别分类网络，依次由特征融合网络以及所述分类头网络构成；所述特征融合网络包括：依次连接的特征融合模块、批量归一化层以及激活函数层；根据所述经训练的目标检测模型的骨干网络、经训练的目标检测模型的定位头网络、以及识别分类网络，构建待训练的盗拍识别模型；所述特征融合模块用于：基于所述定位头网络的定位结果，确定候选框信息；所述候选框信息包括第一候选框位置信息；所述第一候选框位置信息包括第一候选框对应的中心坐标、宽度以及高度；对每一所述第一候选框位置信息进行调整，得到对应的多个第二候选框位置信息；基于骨干网络最后一层输出的特征图，依次提取每一所述第二候选框位置信息对应的多通道感兴趣区域；沿通道维度依次连接所有多通道感兴趣区域，得到感兴趣区域组；基于组卷积算法，对所述感兴趣区域组进行通道压缩，得到每一所述第二候选框位置信息对应的特征融合数据。

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