[发明专利]一种目标检测装置

说明书

本发明公开了一种目标检测装置。一种目标检测装置，包括存储器、存储器控制器、处理器和外设接口；所述外设接口包含图像采集单元、人机交互单元和显示单元；所述存储器包含目标检测模块；所述处理器获取所述图像采集单元采集到的图像信息，然后以所述图像信息为输入执行所述目标检测模块，输出所述图像信息的目标信息；最后将所述目标信息显示于所述显示单元中。其中所述目标检测模块包含：获取样本单元；建立基于目标候选框的卷积网络单元；确定目标候选框的标签信息和目标样本数据的映射信息单元；确定目标候选框的回归信息单元；训练基于目标候选框的卷积网络单元；预测目标单元。本发明适用于检测目标的应用情景。

技术领域

本发明涉及目标检测技术领域，特别涉及一种目标检测的装置。

背景技术

随着科学技术的进步，目标检测的需要越来越多。美颜应用中需要检测目标，在此基础上进行美颜；换脸应用中也是先检测目标，然后在进行换脸；目标考勤也需要先检测目标，在识别目标。以上应用中，目标检测的准确性对上述应用有至关重要的影响。

随着卷积神经网络的兴起，目标检测取得了显著的进展，其准确率一路飙升。但是，由于卷积网络的计算量巨大，需要高性能的GPU(如TITAN)才能实时检测。其高成本一直是制约其量产的关键瓶颈。

本文提出了一种目标检测装置，其通过分类网络鉴别目标候选框是否为目标，通过回归网络来预测目标候选框相对于真实目标的偏移量，分类网络和回归网络共享特征层，来降低算法的计算量，采用分类误差和回归误差一起训练卷积神经网络，实现了端到端的训练。此网络通过贡献特征层，达到了降低计算量和模型参数量的目的，从而为实时检测创造的条件。

发明内容

本发明的实施例提供一种目标检测装置，可以实时检测目标。

本发明是实施例采用的技术方案为：

一种目标检测装置，包括存储器111、存储器控制器112、处理器113和外设接口114；

所述外设接口包含图像采集单元115、人机交互单元116和显示单元117；

所述存储器包含目标检测模块200；

所述处理器获取所述图像采集单元采集到的图像信息，然后以所述图像信息为输入执行

所述目标检测模块，输出所述图像信息的目标信息；最后将所述目标信息显示于所述显

示单元中。

其中所述目标检测模块包含：

获取样本单元，用于获取标注过的目标样本数据；

建立基于目标候选框的卷积网络单元，用于建立基于目标候选框的卷积网络，所述卷积网络包含特征提取网络和目标分类回归网络；

确定目标候选框的标签信息和目标样本数据的映射信息单元，用于根据所述特征提取网络和所述目标样本数据，确定目标候选框的标签信息和目标样本数据的目标标注框在所述特征提取网络最后一层特征层上的目标标注框的映射信息；

确定目标候选框的回归信息单元，用于根据所述目标候选框的标签信息和所述目标标注框的映射信息，确定所述目标候选框的回归信息；

训练基于目标候选框的卷积网络单元，用于将所述目标候选框的标签信息和所述目标候选框的回归信息作为所述目标候选框的真值数据，训练所述卷积网络，当所述卷积网络模拟出所述目标候选框的真值数据的分布时，训练结束；

预测目标单元，接收待测目标图像，用于通过所述卷积网络输出目标区域和目标得分进行目标预测。

进一步的，所述特征提取网络为VGG-16去除最后三层的全连接层后剩余的部分。