[发明专利]一种目标图像的检测方法、装置及存储介质、机器人

权利要求书

1.一种目标图像的检测方法，其特征在于，包括步骤：

从待检测的视频中依次读取一帧图像；

利用基于BING的objectness算法，生成可能含有目标图像的候选框；

计算所述图像的HOG特征图，所述HOG特征图包括：原图分辨率的HOG特征图以及两倍分辨率大小的HOG特征图，其中，所述原图分辨率的HOG特征图用于与根滤波器匹配响应；所述两倍分辨率大小的HOG特征图用于与部件滤波器匹配响应；

将预设DPM模型中的根滤波器尺寸大小缩放至与所述候选框中的所述HOG特征图的尺寸大小匹配；

利用动态规划算法，计算根滤波器和部件滤波器得分；

根据根滤波器和部件滤波器的综合响应得分，判定所述候选框对应的图像是否为目标图像。

2.如权利要求1所述的目标图像的检测方法，其特征在于，在所述从待检测的视频中依次读取一帧图像的步骤之前，还包括：

载入DPM模型，其中，所述DPM模型包括根滤波器和部件滤波器；

载入待检测的视频。

3.如权利要求1所述的目标图像的检测方法，其特征在于，在所述生成可能含有目标图像的候选框的步骤之后，还包括：

记录候选框在所述图像中的位置；

计算所述图像的HOG特征图的步骤之后，还包括：

通过坐标点的映射关系，确定所述候选框在HOG特征图中的位置。

4.如权利要求1所述的目标图像的检测方法，其特征在于，利用动态规划算法，计算根滤波器和部件滤波器得分的步骤，包括：

计算候选框中的所述原图分辨率的HOG特征图与根滤波器匹配得分；

若根滤波器得分大于第一阈值，则计算两倍分辨率大小的HOG特征图与部件滤波器匹配对应的分数。

5.如权利要求1所述的目标图像的检测方法，其特征在于，根据根滤波器和部件滤波器的综合响应得分，判定所述候选框对应的图像是否为目标图像的步骤，包括：

将根滤波器和部件滤波器的综合响应得分与预设阈值进行比较；

若根滤波器和部件滤波器的综合响应得分大于或等于预设阈值，则判定所述候选框对应的图像为目标图像；

若根滤波器和部件滤波器的综合响应得分小于预设阈值，则判定所述候选框对应的图像为非目标图像。

6.如权利要求3所述的目标图像的检测方法，其特征在于，在判定所述待检测的视频中包括所述目标图像的步骤之后，还包括：

通过非极大值抑制对所述综合响应得分进行计算，以定位到目标图像的区域位置。

7.一种目标图像的检测装置，其特征在于，所述装置包括：

图像读取模块，用于从待检测的视频中依次读取一帧图像；

候选框生成模块，用于利用基于BING的objectness算法，生成可能含有目标图像的候选框；

特征图计算模块，用于计算所述图像的HOG特征图，所述HOG特征图包括：原图分辨率的HOG特征图以及两倍分辨率大小的HOG特征图，其中，所述原图分辨率的HOG特征图用于与根滤波器匹配响应；所述两倍分辨率大小的HOG特征图用于与部件滤波器匹配响应；

缩放模块，用于将预设DPM模型中的根滤波器尺寸大小缩放至与所述候选框中的所述HOG特征图的尺寸大小匹配；

得分计算模块，用于利用动态规划算法，计算根滤波器和部件滤波器得分；

判定模块，用于根据根滤波器和部件滤波器的综合响应得分，判定所述候选框对应的图像是否为目标图像。

8.一种存储介质，其存储有计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1至6任一项所述的目标图像的检测方法。

9.一种机器人，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线连接；所述存储器用于存储一组程序代码，所述处理器用于调用所述存储器中存储的程序代码，执行如权利要求1至6任一项所述的目标图像的检测方法。