(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 202210253738.3 (22)申请日 2022.03.15 (71)申请人 腾讯科技 （深圳） 有限公司 地址 518057 广东省深圳市南 山区高新区 科技中一路腾讯大厦3 5层 (72)发明人 王国华　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 贾允 (51)Int.Cl. G06V 20/70(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 图像变化识别方法、 装置、 设备和存 储介质 (57)摘要 本申请提供了图像变化识别方法、 装置、 设 备和存储介质， 涉及人工智能技术领域， 可以应 用于云技术、 人工智能、 智慧交通、 辅助驾驶等各 种场景， 方法包括： 获取待识别图像组， 待识别图 像组包括参考图像和对应的对比图像， 并分别对 参考图像和对比图像进行特征提取， 得到参考图 像的第一图像特征和对比图像的第二图像特征； 然后对第一图像特征和第二图像特征进行差异 信息提取， 得到至少一种差异特征， 以及对第一 图像特征、 第二图像特征和至少一种差异特征进 行特征融合处理， 得到目标融合特征； 进而基于 预设语义分割算法对目标融合特征进行变化识 别， 得到参考图像和对比图像间的变化识别结 果。 本申请能够提高图像变化识别方法的普适性 和可部署性。 权利要求书2页 说明书16页 附图8页 CN 114612901 A 2022.06.10 CN 114612901 A 1.一种图像 变化识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待识别图像组， 所述待识别图像组包括 参考图像和对应的对比图像； 分别对所述参考图像和所述对比图像进行特征提取， 得到所述参考图像的第 一图像特 征和所述对比图像的第二图像特 征； 对所述第一图像特征和所述第二图像特征进行差异信息提取， 得到至少一种差异特 征； 对所述第一图像特征、 所述第二图像特征和所述至少一种差异特征进行特征融合处 理， 得到目标融合特 征； 基于预设语义分割算法对所述目标融合特征进行变化识别， 得到所述参考图像和所述 对比图像间的变化识别结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述至少一种差异特征包括消失特征， 所 述对所述第一图像特征和所述第二图像特征进行差异信息提取， 得到至少一种差异特征包 括： 将所述第一图像特 征减去所述第二图像特 征， 得到第一区别特 征； 基于预设映射方法对所述第一区别特 征进行特征映射处 理， 得到第一中间特 征； 对所述第一中间特 征进行卷积处理， 得到所述消失特 征。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述至少一种差异特征包括新增特征， 所 述对所述第一图像特征和所述第二图像特征进行差异信息提取， 得到至少一种差异特征包 括： 将所述第二图像特 征减去所述第一图像特 征， 得到第二区别特 征； 基于预设映射方法对所述第二区别特 征进行特征映射处 理， 得到第二中间特 征； 对所述第二中间特 征进行卷积处理， 得到所述 新增特征。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述至少一种差异特征包括整体变换特 征， 所述对所述第一图像特征和所述第二图像特征进行差异信息提取， 得到至少一种差异 特征包括： 对所述第一图像特 征和所述第二图像特 征进行特征差处理， 得到第三中间特 征； 对所述第三中间特 征进行卷积处理， 得到所述整体 变换特征。 5.根据权利要求1 ‑4中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述分别 对所述参考图像和所 述对比图像进 行特征提取， 得到所述参考图像的第一图像特征和所述对比图像的第二图像 特征包括： 利用相同的骨干网络分别对所述参考图像和所述对比图像进行多尺度 特征提取， 得到 所述第一图像特征和所述第二图像特征， 所述第一图像特征和所述第二图像特征分别包括 预设数量种特 征尺度的图像特 征。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述对所述第 一图像特征和所述第 二图像 特征进行差异信息提取， 得到 至少一种差异特 征包括： 针对每一特征尺度， 对所述第一图像特征和所述第二图像特征进行差异信息提取， 得 到各特征尺度各自对应的所述至少一种差异特 征； 所述对所述第 一图像特征、 所述第 二图像特征和所述至少一种差异特征进行特征融合 处理， 得到目标融合特 征包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114612901 A 2针对每一特征尺度， 对所述第一图像特征、 所述第二图像特征和所述至少一种差异特 征进行特征融合处 理， 得到各 特征尺度各自对应的目标融合特 征。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述基于预设语义分割算法对所述目标融 合特征进行变化识别， 得到所述 参考图像和所述对比图像间的变化识别结果包括： 对所述各 特征尺度各自对应的目标融合特 征进行尺度融合处 理， 得到目标识别特 征； 基于所述预设语义分割算法对所述目标识别特征进行变化识别， 得到所述变化识别结 果。 8.一种图像 变化识别装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 图像组获取模块： 用于获取待识别图像组， 所述待识别图像组包括参考图像和对应的 对比图像； 特征提取模块： 用于分别对所述参考图像和所述对比图像进行特征提取， 得到所述参 考图像的第一图像特 征和所述对比图像的第二图像特 征； 差异特征提取模块： 用于对所述第一图像特征和所述第二图像特征进行差异信息提 取， 得到至少一种差异特 征； 时域特征融合网络： 用于对所述第一图像特征、 所述第二图像特征和所述至少一种差 异特征进行特征融合处 理， 得到目标融合特 征； 变化识别模块： 用于基于预设语义分割算法对所述目标融合特征进行变化识别， 得到 所述参考图像和所述对比图像间的变化识别结果。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质中存储有至少一条指令或至 少一段程序， 所述至少一条指 令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要 求1‑7中任一项所述的图像 变化识别方法。 10.一种计算机设备， 所述设备包括处理器和存储器， 其特征在于， 所述存储器中存储 有至少一条指 令或至少一段程序， 所述至少一条指 令或所述至少一段程序由所述处理器加 载并执行以实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的图像 变化识别方法。 11.一种计算机程序产品或计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序产品或计算机程 序包括计算机指令， 所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的 图像变化识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114612901 A 3