[发明专利]航拍图像的检测方法、存储介质和电子装置

权利要求书

1.一种航拍图像的检测方法，其特征在于，包括：

将待检测的航拍图像数据输入到预先已训练的神经网络中；其中，所述已训练的神经网络包括多个残差模块，且所述已训练的神经网络中的残差模块的数量少于标准神经网络中残差模块的数量；

通过所述多个残差模块对所述待检测的航拍图像数据进行卷积操作，并将卷积操作结果中的第一特征图进行上采样后按照特征图通道数与指定残差模块进行融合得到第二特征图；其中，所述第一特征图的尺寸小于所述第二特征图的尺寸；

在所述第二特征图中检测目标图像，并从检测结果中输出置信度阈值大于预设置信度阈值的目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，已训练的神经网络包括4个残差模块；其中第一残差模块包括1个残差基础模块，第二残差模块包括2个残差基础模块，第三残差模块包括2个残差基础模块，第四残差模块包括1个残差基础模块。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述多个残差模块对所述待检测的航拍图像数据进行卷积操作，并将卷积操作结果中的第一特征图进行上采样后按照特征图通道数与指定残差模块进行融合得到第二特征图，包括：

将所述待检测的航拍图像数据输入到第一残差模块中；

将所述第一残差模块进行卷积操作后的输出结果输入到第二残差模块中；

将所述第二残差模块进行卷积操作后的输出结果输入到第三残差模块中；

将所述第三残差模块进行卷积操作后的输出结果中的第一输出结果输入到第四残差模块中；所述第三残差模块进行卷积操作后的输出结果还包括第二输出结果；

将所述第四残差模块进行卷积操作后的输出结果中的所述第一特征图进行上采样操作后与所述第三残差模块按照通道数进行融合得到所述第二特征图。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将待检测的航拍图像数据输入到预先已训练的神经网络中之前，所述方法还包括：

获取多个场景下的航拍图像数据，并基于所述多个场景下的航拍图像数据建立初始训练集；

对所述初始训练集进行分析统计得到用于对所述神经网络进行训练的训练集；

预设以深度残差网络为骨干网络的初始神经网络；

通过所述训练集对所述初始神经网络进行训练得所述已训练的神经网络。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述多个场景下的航拍图像数据建立初始训练集，包括：

对多个场景下的航拍图像数据进行解码，并每隔预定帧保存一帧图像；

从所述保存的图像中获取包括多个目标物体的图像作为所述初始训练集中的数据；

对所述初始训练集中的图像数据中的目标物体进行标注；其中，通过矩形框对所述目标物体进行标注，并在所述矩形框上显示所述目标物体的坐标以及所述目标物体的类型；

保存标注后的初始训练集中的图像数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述初始训练集进行分析统计得到用于对所述神经网络进行训练的训练集，包括：

读取保存的初始训练集中的图像数据中每个目标物体的坐标，并基于所述坐标获取每个目标物体的长和宽；

通过预设的聚类函数统计出用于对所述神经网络进行训练的训练集的长宽比。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过所述训练集对神经网络进行训练得所述已训练的神经网络，包括：

通过所述训练集对所述神经网络中的残差模块进行训练；

在训练的过程中通过loss函数对所述神经网络的训练过程进行指导，在所述loss函数的函数值在最小值时，确定所述神经网络的权值。