1.一种用于生成信息的方法，包括：

获取拍摄时间相关联的预设数目张待测图像，其中，所述预设数目张待测图像中包括相似度大于预设阈值的背景图像；

将所述预设数目张待测图像输入至预先训练的变更检测模型，生成变更检测结果，其中，所述变更检测模型用于表征预设数目张待测图像与变更检测结果之间的对应关系，所述变更检测结果用于表征预设数目张待测图像所显示的对象是否发生变更。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述变更检测模型包括基于深度学习框架中的神经网络拼接而成的神经网络。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述变更检测模型通过如下步骤训练生成：获取训练输入参数，其中，所述训练输入参数包括输入图像的数目、批处理参数、通道数、高度和宽度；

基于所述输入图像的数目与所述批处理参数、所述通道数、所述高度和所述宽度之一的结合，生成降维后的训练输入参数；

根据所述降维后的训练输入参数，调用与所述变更检测模型对应的应用程序编程接口，训练得到所述变更检测模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述输入图像的数目与所述批处理参数、所述通道数、所述高度和所述宽度之一的结合，生成降维后的训练输入参数，包括：将所述输入图像的数目与所述通道数相乘，得到组合通道数；

基于所述批处理参数、所述组合通道数、所述高度和所述宽度，生成降维后的训练输入参数。

5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其中，所述预设数目为2，所述变更检测结果用于表征物品是否被取走或放回。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法还包括：响应于确定所生成的变更检测结果为表征物品被取走或放回的物品取放结果，向目标设备发送库存调整信息，以使所述目标设备根据所述库存调整信息执行库存调整操作。

7.一种用于生成信息的装置，包括：

获取单元，被配置成获取拍摄时间相关联的预设数目张待测图像，其中，所述预设数目张待测图像中包括相似度大于预设阈值的背景图像；

生成单元，被配置成将所述预设数目张待测图像输入至预先训练的变更检测模型，生成变更检测结果，其中，所述变更检测模型用于表征预设数目张待测图像与变更检测结果之间的对应关系，所述变更检测结果用于表征预设数目张待测图像所显示的对象是否发生变更。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述变更检测模型包括基于深度学习框架中的神经网络拼接而成的神经网络。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述装置还包括训练单元；所述训练单元包括：获取模块，被配置成获取训练输入参数，其中，所述训练输入参数包括输入图像的数目、批处理参数、通道数、高度和宽度；

生成模块，被配置成基于所述输入图像的数目与所述批处理参数、所述通道数、所述高度和所述宽度之一的结合，生成降维后的训练输入参数；

调用模块，被配置成根据所述降维后的训练输入参数，调用与所述变更检测模型对应的应用程序编程接口，训练得到所述变更检测模型。

10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述生成模块包括：第一生成子模块，被配置成将所述输入图像的数目与所述通道数相乘，得到组合通道数；

第二生成子模块，被配置成基于所述批处理参数、所述组合通道数、所述高度和所述宽度，生成降维后的训练输入参数。

11.根据权利要求7-10之一所述的装置，其中，所述预设数目为2，所述变更检测结果用于表征物品是否被取走或放回。

12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述装置还包括：发送单元，被配置成响应于确定所生成的变更检测结果为表征物品被取走或放回的物品取放结果，向目标设备发送库存调整信息，以使所述目标设备根据所述库存调整信息执行库存调整操作。

13.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

摄像头，被配置成采集图像；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。

14.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。