[发明专利]目标检测方法及设备

说明书

本申请提供一种目标检测方法及设备。目标检测方法通过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，以增强特征图中小目标对象的特征信息得到第二类特征图；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，以提升检测小目标对象的效果；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。利用特征模型增强小目标对象在特征图中的特征信息，从而提高检测小目标对象的效果及精准度。

技术领域

本申请涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种目标检测方法及设备。

背景技术

目标检测主要应用于视频监控、人机交互、虚拟现实以及无人机侦察等场景中。SSD(single shot multibox detector)作为一种快速的目标检测深层神经网络被广泛应用于目标检测中，基于其特征提取层的尺寸特性使得SSD网络在检测大目标对象方面具有较高的准确率。

SSD网络框架主要包括两部分，一部分采用了VGG-16作为基础网络层，另一部分为在VGG-16基础网络层上添加的特征提取层。在进行目标检测时，利用完成训练的SSD网络对待检测图像进行多层卷积，根据特征提取层的特征图的特征信息获取目标对象的位置信息。

然而，由于SSD网络结构层数较多，经过多层卷积后特征提取层的特征图中携带的目标对象信息被大大削弱，因此造成图像中小目标对象漏检的现象。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种目标检测方法及设备，以解决SSD网络检测小目标对象性能差的问题。

本申请实施例采用下述技术方案：

本申请实施例还提供了一种目标检测方法，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。

本申请实施例还提供了一种目标检测设备，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。

本申请实施例还提供了电子设备，包括至少一个处理器及存储器，所述存储器存储有程序，并且被配置成由至少一个所述处理器执行以下步骤：

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。

本申请实施例还提供了计算机可读存储介质，包括与电子设备结合使用的程序，程序可被处理器执行以完成以下步骤：

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；