[发明专利]目标检测方法、装置、电子设备以及存储介质在审
| 申请号: | 202010070961.5 | 申请日: | 2020-01-21 |
| 公开(公告)号: | CN111325204A | 公开(公告)日: | 2020-06-23 |
| 发明(设计)人: | 黄超 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/32 | 分类号: | G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司: | 深圳翼盛智成知识产权事务所(普通合伙) 44300 | 代理人: | 汪阮磊 |
| 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: | 目标 检测 方法 装置 电子设备 以及 存储 介质 | ||
本发明实施例公开了一种目标检测方法、装置、电子设备以及存储介质,其中,该目标检测方法包括采集待检测图像;提取所述待检测图像在多个尺度下的图像特征,并获取每个尺度对应的参考对象集合;根据所述图像特征对待检测图像中目标对象所在的区域进行预测,得到预测区域;从所述参考对象集合中选择与所述目标对象匹配的参考对象,得到目标参考对象;将所述多个尺度下的图像特征进行特征融合,得到融合后图像特征;基于所述预测区域、目标参考对象以及融合后图像特征对所述目标对象进行检测,得到检测结果,该方案可以有效地提高目标检测的准确率。
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,具体涉及一种目标检测方法、装置、电子设备以及存储介质。
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、形状以及姿态,加上成像时光照和/或遮挡等因素的干扰,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通常采取逐个检测的方式,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,降低了目标检测的准确率。
发明内容
本发明实施例提供一种目标检测方法、装置、电子设备以及存储介质,可以提高目标检测的准确率。
本发明实施例提供了一种目标检测方法,包括:
采集待检测图像;
提取所述待检测图像在多个尺度下的图像特征,并获取每个尺度对应的参考对象集合;
根据所述图像特征对待检测图像中目标对象所在的区域进行预测,得到预测区域;
从所述参考对象集合中选择与所述目标对象匹配的参考对象,得到目标参考对象;
将所述多个尺度下的图像特征进行特征融合,得到融合后图像特征;
基于所述预测区域、目标参考对象以及融合后图像特征对所述目标对象进行检测,得到检测结果。
相应的,本发明实施例还提供了一种目标检测装置,包括:
采集模块,用于采集待检测图像;
提取模块,用于提取所述待检测图像在多个尺度下的图像特征;
获取模块,用于获取每个尺度对应的参考对象集合;
预测模块,用于根据所述图像特征对待检测图像中目标对象所在的区域进行预测,得到预测区域;
选择模块,用于从所述参考对象集合中选择与所述目标对象匹配的参考对象,得到目标参考对象;
融合模块,用于将所述多个尺度下的图像特征进行特征融合,得到融合后图像特征;
检测模块,用于基于所述预测区域、目标参考对象以及融合后图像特征对所述目标对象进行检测,得到检测结果。
可选的,在本发明的一些实施例中,所述检测模块包括:
获取单元,用于获取目标参考对象在所述待检测图像中所在的区域,得到参考区域;
检测单元,用于基于所述预测区域、参考区域以及融合后图像特征对所述目标对象进行检测,得到检测结果。
可选的,在本发明的一些实施例中,所述检测单元包括:
调整子单元,用于根据所述参考区域对所述预测区域的位置进行调整,得到调整后区域;
检测子单元,用于基于调整后区域以及融合后图像特征对所述目标对象进行检测,得到检测结果。
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