[发明专利]一种密集目标的检测方法和装置有效
| 申请号: | 201910421176.7 | 申请日: | 2019-05-20 |
| 公开(公告)号: | CN110135422B | 公开(公告)日: | 2022-12-13 |
| 发明(设计)人: | 葛政;揭泽群 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | G06V10/25 | 分类号: | G06V10/25;G06V10/764 |
| 代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 郝传鑫;贾允 |
| 地址: | 518057 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 密集 目标 检测 方法 装置 | ||
本发明公开了一种密集目标的检测方法及装置,所述方法包括:从待检测目标中获取并标记密集目标。对所述密集目标进行整体检测,以得到整体检测区域。基于至少一次的负例判断,删除所述整体检测区域中的背景区域,以得到所述密集目标中各个单独目标对应的目标兴趣区域。获得所述目标兴趣区域中的目标特征信息,以生成各个单独目标对应的单独目标检测区域。在所述方法中,检测密集目标和检测稀疏目标时采用不同的正负例判断方法,在检测密集目标时,所述方法采用了整体检测和负例判断的方法,能够节约人力标注成本,缩短目标检测的周期,并且提升对密集目标样本里单个目标实例的检测与定位能力。
技术领域
本发明涉及目标检测领域,尤其涉及一种密集目标的检测方法和装置。
背景技术
目标检测是很多计算机视觉任务的基础,目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标物体,确定它们的位置和大小,是机器视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观,形状,姿态,加上成像时光照,遮挡等因素的干扰,目标检测一直是机器视觉领域最具有挑战性的问题。
现有的目标检测技术在检测目标时遇到密集目标时通常采取逐个检测的方式,逐个检测的方式需要消耗大量的人力成本,检测周期较长。且现有的目标检测技术训练时在目标为密集目标与目标为稀疏目标时遵循同样的正负例生成策略,在目标为密集目标时,容易误判密集目标中的某些单独目标为背景区域或者误判背景区域为密集目标中的单独目标,使得密集目标的检测与定位的精确度较低。
发明内容
为了解决密集目标检测的成本和精确度的问题,得到缩短检测周期并提升对密集目标中单独目标的检测与定位能力的技术效果,本发明提供了一种密集目标的检测方法和装置。
一方面,本发明提供了一种密集目标的检测方法,所述方法包括:
从待检测目标中获取并标记密集目标;
对所述密集目标进行整体检测,以得到整体检测区域;
基于至少一次的负例判断,删除所述整体检测区域中的背景区域,以得到所述密集目标中各个单独目标对应的目标兴趣区域;
获得所述目标兴趣区域中的目标特征信息,以生成各个单独目标对应的单独目标检测区域。
另一方面提供了一种密集目标的检测装置,所述装置包括:密集目标检测模块、整体检测模块、目标兴趣区域获得模块和单独目标检测模块:
所述密集目标检测模块用于从待检测目标中获取并标记密集目标;
所述整体检测模块用于对所述密集目标进行整体检测,以得到整体检测区域;
所述目标兴趣区域获得模块用于基于至少一次的负例判断,删除所述整体检测区域中的背景区域,以得到密集目标中各个单独目标对应的目标兴趣区域;
所述单独目标检测模块用于获得所述目标兴趣区域中的目标特征信息,以生成各个单独目标对应的单独目标检测区域。
另一方面提供了一种计算机可读存储介质,用于存储程序,所述程序被执行时实现所述的一种密集目标的检测方法。
另一方面提供了一种终端设备,所述终端设备包括上述的一种密集目标的检测装置。
本发明提供的一种密集目标的检测方法和装置,所述方法可以对待检测目标进行标记,区分密集目标和稀疏目标,并对密集目标进行整体检测和负例判断,识别密集目标中的单独目标,所述方法对密集目标和稀疏目标采用不同的正负例策略,对所述密集目标不产生正例,只通过负例判断的方式,检测密集目标中单独目标的单独目标检测区域,所述方法能够节约人力标注成本,缩短目标检测的周期,并且提升对密集目标样本里单个目标实例的检测与定位能力。
附图说明
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