[发明专利]目标检测方法及设备

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测图像的第一类特征图；

通过特征模型对所述第一类特征图进行处理，以获取第二类特征图；

将所述第二类特征图与所述第一类特征图进行叠加生成第三类特征图；

对所述第三类特征图进行多层卷积，以获取所述待检测图像中目标对象的位置坐标。

2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，获取待检测图像的第一类特征图，包括：

获取待检测图像在深层神经网络模型的预设卷积层的第一类特征图。

3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，通过特征模型对所述第一类特征图进行处理，以获取第二类特征图特征模型，包括：

通过特征模型对所述第一类特征图进行至少一次的卷积计算及至少一次的降维计算，以获取第二类特征图。

4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，在所述卷积处理过程中第一类特征图的特征平面尺寸与所述第二类特征图的特征平面尺寸相同。

5.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，将所述第二类特征图与所述第一类特征图进行叠加生成第三类特征图，包括：

将所述第二类特征图进行卷积处理；

将经卷积处理后的第二类特征图的特征向量与所述第一类特征图的特征向量对位求和，根据求和后的特征向量生成所述第三类特征图。

6.根据权利要求5所述的目标检测方法，其特征在于，在所述卷积处理过程中卷积前第二类特征图的特征平面尺寸与卷积后第二类特征图的特征平面尺寸相同。

7.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，对所述第三类特征图进行多层卷积，以获取所述待检测图像中目标对象的位置坐标，包括：

将所述第三类特征图输入到所述深层神经网络模型中；

获取经所述深层神经网络模型中卷积层卷积后的第四类特征图；

对所述第四类特征图的特征通道进行压缩，获取经压缩后的特征通道之间的相关度，根据所述相关度对相应特征通道进行标识；

基于所述标识提取所述第四类特征图的图特征通道的特征信息，根据所述特征信息生成特征向量；

基于所述第四类特征图的所述特征向量获取所述目标对象的在所述待检测图像中的位置坐标。

8.一种目标检测设备，其特征在于，包括：

获取单元，用以获取待检测图像的第一类特征图；

处理单元，用以通过特征模型对所述第一类特征图进行处理，以获取第二类特征图；

叠加单元，用以将所述第二类特征图与所述第一类特征图进行叠加生成第三类特征图；

检测单元，用以对所述第三类特征图进行多层卷积，以获取所述待检测图像中目标对象的位置坐标。

9.根据权利要求8所述的目标检测设备，其特征在于，所述获取单元，用以获取待检测图像的第一类特征图，包括：

获取待检测图像在深层神经网络模型的预设卷积层的第一类特征图。

10.根据权利要求8所述的目标检测设备，其特征在于，所述处理单元，用以通过特征模型对所述第一类特征图进行处理，以获取第二类特征图，包括：

通过特征模型对所述第一类特征图进行至少一次的卷积计算及至少一次的降维计算，以获取第二类特征图。

11.根据权利要求10所述的目标检测设备，其特征在于，在所述卷积处理过程中第一类特征图的特征平面尺寸与所述第二类特征图的特征平面尺寸相同。