[发明专利]对象检测的系统和方法

权利要求书

1.一种对象检测的方法，其特征在于，包括：

获取包含目标对象的图像；

通过将所述图像输入卷积神经网络来生成特征图；

基于所述特征图确定候选框；

基于所述候选框和所述特征图确定池化候选框；

通过分类器将所述池化候选框分类为一个或以上对象类别或背景类别，所述一个或以上对象类别包括所述目标对象的类别，所述池化候选框包括对应于所述目标对象的一个或以上池化候选框，所述一个或以上池化候选框的每个池化候选框具有至少两个角；以及

对于与所述目标对象相对应的所述一个或以上池化候选框的每个池化候选框，

根据所述池化候选框的所述至少两个角的每个角的位置确定对应所述每个角的至少两个截取策略；

通过根据所述至少两个截取策略中的一个截取所述至少两个角中的每个角来修剪所述池化候选框；

根据所述截取的至少两个角来识别所述修剪的池化候选框的边界；以及

将所述边界映射到所述图像以确定所述目标对象的边界。

2.根据权利要求1所述的对象检测的方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括一个或以上卷积层和一个或以上池化层，并且没有全连接层。

3.根据权利要求1所述的对象检测的方法，其特征在于，所述候选框是根据区域建议网络确定的。

4.根据权利要求3所述的对象检测的方法，其特征在于，所述区域建议网络包括至少一个回归层和至少一个分类层，并且确定所述候选框进一步包括：

在所述特征图上滑动滑动窗口；

在每个滑动窗口位置所述滑动窗口与所述特征图的一个子区域重合，

将所述特征图的所述子区域映射到多维特征向量；

通过将所述子区域的中心像素映射到所述图像的像素来生成锚点，所述锚点对应于所述图像中的一组锚点框，所述锚点框的每个与尺度和宽高比相关；

将所述多维特征向量分别送入所述至少一个回归层和所述至少一个分类层，其中

所述至少一个回归层用于进行边界框回归以确定对应于所述锚点

框的一组初始候选框，所述至少一个回归层的输出包括所述初始候选

框的每个初始候选框的四个坐标值，以及

所述至少一个分类层用于确定所述初始候选框的每个初始候选框的类别，所述类别为前景或背景，所述至少一个分类层的输出包括所

述初始候选框的每个初始候选框为前景的第一得分和为背景的第二得

分；以及

基于至少两个初始候选框的每个初始候选框为前景的所述第一得分和为背景的所述第二得分和所述至少两个初始候选框的每个候选框的四个坐标值，选择所述至少两个初始候选框的一部分作为所述候选框。

5.根据权利要求4所述的对象检测的方法，其特征在于，选择所述至少两个初始候选框的一部分作为所述候选框包括：

使用非极大抑制选择所述候选框。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的对象检测的方法，其特征在于，所述池化候选框对应于规范大小，确定所述池化候选框进一步包括：

将所述候选框映射到所述特征图，以确定候选特征图；以及

通过在所述候选特征图上执行池化来确定所述池化候选框。

7.根据权利要求1所述的对象检测的方法，其特征在于，所述至少两个角包括左上角、右上角、左下角和右下角，其中

所述左上角的所述至少两个截取策略包括向右截取、向下截取、向右下截取、目标位置或错误中的至少一个；

所述右上角的所述至少两个截取策略包括向左截取、向下截取、向左下截取、目标位置或错误中的至少一个；

所述左下角的所述至少两个截取策略包括向右截取、向上截取、向右上截取、目标位置或错误中的至少一个；以及

所述右下角的所述至少两个截取策略包括向左截取、向上截取、向左上截取、目标位置或错误中的至少一个。

8.根据权利要求7所述的对象检测的方法，其特征在于，进一步包括：

当所述至少两个角中的一个角对应于目标位置截取策略时，停止截取所述角。