(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211013839.X (22)申请日 2022.08.23 (71)申请人 平安科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区福田街 道福安社区益田路5033号平 安金融中 心23楼 (72)发明人 盛建达　叶明　徐玲玲　戴磊　 陈远旭　 (74)专利代理 机构 深圳市赛恩倍吉知识产权代 理有限公司 4 4334 专利代理师 林丽纯　刘丽华 (51)Int.Cl. G06V 10/25(2022.01) G06V 10/32(2022.01) G06V 10/44(2022.01)G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 图像处理方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能， 提供一种图像处理方 法、 装置、 设备及存储介质。 该方法响应于图像处 理请求， 获取待处理图像； 识别所述图像处理请 求的请求任务； 基于预设长度从所述待处理图像 中裁剪出与所述请求任务对应的感兴趣区域图 像； 对所述感兴趣区域图像进行多次变换处理， 得到所述待处理图像的感兴趣信息； 提取所述感 兴趣信息中的初始特征信息； 对 所述初始特征信 息进行降维处理， 得到低维信息； 基于所述请求 任务对所述低维信息进行处理， 得到处理结果， 提高处理结果的准确性。 此外， 本发明还涉及区 块链技术， 所述处 理结果可存 储于区块链中。 权利要求书3页 说明书16页 附图2页 CN 115359246 A 2022.11.18 CN 115359246 A 1.一种图像处 理方法， 其特 征在于， 所述图像处 理方法包括： 响应于图像处 理请求， 获取待处 理图像； 识别所述图像处 理请求的请求任务； 基于预设长度从所述待处 理图像中裁 剪出与所述请求任务对应的感兴趣区域图像； 对所述感兴趣区域图像进行多次变换处 理， 得到所述待处 理图像的感兴趣信息； 提取所述感兴趣信息中的初始特 征信息； 对所述初始特 征信息进行降维处 理， 得到低维信息； 基于所述请求任务对所述低维信息进行处 理， 得到处 理结果。 2.如权利要求1所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述基于预设长度从所述待处理图 像中裁剪出与所述请求任务对应的感兴趣区域图像包括： 识别所述待处 理图像的关键点信息； 基于所述关键点信息计算出 所述待处 理图像的目标中心位置； 获取与所述请求任务所对应的图像形状， 并基于所述图像形状从所述预设长度中选取 出目标长度； 基于所述目标中心位置及所述目标长度从所述待处理图像中裁剪出所述感兴趣区域 图像。 3.如权利要求1所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述对所述感兴趣区域图像进行多 次变换处 理， 得到所述待处 理图像的感兴趣信息包括： 基于预设角度数量识别出多个扫描角度； 基于每个扫描角度对所述感兴趣区域图像进行拉动变换处理， 得到与每个扫描角度 所 对应的图像信息； 对每个图像信息进行编码处 理， 得到表征信息； 拼接多个所述表征信息， 得到所述感兴趣信息 。 4.如权利要求1所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述提取所述感兴趣信 息中的初始 特征信息包括： 对所述感兴趣信息进行 卷积处理， 得到卷积信息； 对所述卷积信息进行最大池化处 理， 得到第一池化信息； 对所述第一池化信息进行残差处 理， 得到残差信息； 对所述残差信息进行平均池化处 理， 得到第二池化信息； 对所述第二池化信息进行全连接处理， 得到全连接信息， 所述全连接信息包括第一维 度信息及第二维度信息； 统计所述第 一维度信 息的信息数量作为第 一数量， 并统计所述第 二维度信 息的信息数 量作为第二数量； 若所述第一数量小于第 一预设阈值， 则根据 所述第一维度信 息生成所述初始特征信 息 的第一特 征； 若所述第二数量小于第 二预设阈值， 则根据 所述第二维度信 息及配置值生成所述初始 特征信息的第二特 征。 5.如权利要求2所述的图像处理方法， 其特征在于， 若所述请求任务为偏移预测任务， 则所述基于所述请求任务对所述低维信息进行处 理， 得到处 理结果包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115359246 A 2对所述低维信 息进行重组处理， 得到第一重组信息， 所述第 一重组信 息包括第 一信息、 第二信息、 第三信息及第四信息； 根据所述第一信息生成的初始角度及所述第二信息生成的修正角度计算出所述待处 理图像中第一图像对象的旋转角度； 根据所述第 三信息、 所述第四信 息及所述感兴趣区域图像的尺寸信 息生成所述目标中 心位置的偏移信息； 根据所述旋转角度及所述偏移信息生成所述处 理结果。 6.如权利要求1所述的图像处理方法， 其特征在于， 若所述请求任务为人脸识别任务， 则所述基于所述请求任务对所述低维信息进行处 理， 得到处 理结果还 包括： 根据所述低维信 息识别出的切割值对所述低维信 息进行切割重组处理， 得到中间特征 信息； 对所述中间特 征信息进行全连接处 理， 得到目标 特征信息； 基于人脸特 征库对所述目标 特征信息进行识别匹配， 得到所述处 理结果。 7.如权利要求1所述的图像处理方法， 其特征在于， 若所述请求任务为目标检测任务， 则所述基于所述请求任务对所述低维信息进行处 理， 得到处 理结果还 包括： 基于第一预设卷积层对所述低维信息进行 卷积处理， 得到第一卷积信息； 对所述第一卷积信 息中的每个卷积元素进行激活处理， 得到与每个卷积元素对应的卷 积激活值， 并将所述卷积激活值大于目标预设阈值的卷积元素所 处的位置确定为所述待处 理图像中第二图像对象的对象中心位置； 基于第二预设卷积层对所述低维信息进行卷积处理， 得到第二卷积信息， 并基于第三 预设卷积层对所述低维信息进行 卷积处理， 得到第三卷积信息； 根据所述对象中心位置从所述第二卷积信息中识别出所述第二图像对象在所述待处 理图像中的位置信息； 根据所述对象中心位置从所述第三卷积信息中预测出所述第二图像对象所属的对象 类别； 根据所述对象中心位置、 所述 位置信息及所述对象类别生成所述处 理结果。 8.一种图像处 理装置， 其特 征在于， 所述图像处 理装置包括： 获取单元， 用于响应于图像处 理请求， 获取待处 理图像； 识别单元， 用于识别所述图像处 理请求的请求任务； 裁剪单元， 用于基于预设长度从所述待处理图像中裁剪出与 所述请求任务对应的感兴 趣区域图像； 变换单元， 用于对所述感兴趣区域图像进行多次变换处理， 得到所述待处理图像的感 兴趣信息； 提取单元， 用于提取 所述感兴趣信息中的初始特 征信息； 降维单元， 用于对所述初始特 征信息进行降维处 理， 得到低维信息； 处理单元， 用于基于所述请求任务对所述低维信息进行处 理， 得到处 理结果。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 存储器， 存储有计算机可读指令； 及 处理器， 执行所述存储器 中存储的计算机可读指令以实现如权利要求1至7中任意一项权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115359246 A 3