便利店防盗摄像头的图像分割与实例分割算法原理 图像分割是将数字图像划分为多个区域或对象的过程。在便利店安防中，这种技术能区分货架、顾客、收银台等不同元素。算法首先通过边缘检测（如Canny算子）识别物体轮廓，再基于像素相似性（颜色、纹理）进行区域生长，最终生成语义标签图。此时仅能识别“人物”类别，但无法区分不同顾客。 实例分割在图像分割基础上进一步区分同一类别的不同个体。YOLO或Mask R-CNN等模型会为每个检测对象生成边界框和像素级掩码。例如当两位顾客同时进入便利店时，算法通过特征差异（衣着颜色、运动轨迹）为其分配独立ID，并实时跟踪各自在店内的移动路径。 针对便利店场景的特殊优化：模型需适应玻璃反光、货架遮挡等复杂环境。通过数据增强技术模拟夜间照明条件，并利用注意力机制强化对小型商品拿取动作的识别。损失函数会重点优化重叠对象的边界精度，避免结账时顾客与收银员的肢体接触误判。 多模态融合提升分割精度：结合红外视频流的热力图信息，可有效区分与环境温度相近的静止物体。当顾客长时间停留于某货架前时，系统会通过姿态估计模型分析其手臂运动轨迹，准确分割出拿取商品的动作片段，为异常行为识别提供基础。