[发明专利]一种目标检测方法及装置

说明书

本发明公开一种目标检测方法及装置，属于图像检测与识别技术领域，方法包括：获取待检测图像中的至少一个目标对象对应的目标掩膜；使用目标掩膜对待检测图像进行掩膜，获得去除背景的掩膜图像；将掩膜图像输入至预先训练好的目标检测模型中进行检测，获得每一目标对象的检测结果，其中，每一检测结果包括多个候选框的位置、类别以及置信度；对每一检测结果中置信度高于置信度阈值的多个候选框进行去噪处理，获得每一目标对象的最终检测结果。本发明能够解决现有的相应监控场景下目标检测算法对环境依赖性问题以及复杂场景的误检问题。

技术领域

本发明涉及图像检测与识别技术领域，尤其涉及一种目标检测方法及装置。

背景技术

随着消费升级的趋势不断深化，人们对于购物体验的要求也更加多元化、精细化，期望在购物全流程能够得到更方便快捷的购物体验，由此通过相应的监控场景来提供智能化的零售服务，通过全场景摄像头的覆盖和计算机视觉技术进行目标检测，从而获取用户的轨迹和购物行为，实现实时地进行商品结算。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题:

目前主流的目标检测方法是基于深度学习的方法，优点是可以得到比较好的检测效果，但是由于深度学习目标检测方法对场景的依赖性，当更换场景时候会产生效果不好的问题。此外，由于相应监控场景的复杂化，单一的深度学习目标检测算法并不能很好地解决复杂场景中的误检问题，这样会导致相应监控场景后期的跟踪以及购物行为的错误分析，从而会影响最后的商品结算。

发明内容

本发明提供一种目标检测方法及装置，以解决现有的相应监控场景下目标检测算法对环境依赖性问题以及复杂场景的误检问题。

本发明实施例提供的具体技术方案如下：

第一方面，提供了一种目标检测方法，所述方法包括：

获取待检测图像中的至少一个目标对象对应的目标掩膜；

使用所述目标掩膜对所述待检测图像进行掩膜，获得去除背景的掩膜图像；

将所述掩膜图像输入至预先训练好的目标检测模型中进行检测，获得每一所述目标对象的检测结果，其中，每一所述检测结果包括多个候选框的位置、类别以及置信度；

对每一所述检测结果中置信度高于置信度阈值的多个候选框进行去噪处理，获得每一所述目标对象的最终检测结果。

第二方面，提供了一种目标检测方法，所述方法包括：

获取待检测图像中的至少一个目标对象对应的目标掩膜；

将所述待检测图像输入至预先训练好的目标检测模型中进行检测，获得每一所述目标对象的检测结果，其中，每一所述检测结果包括多个候选框的位置、类别以及置信度；

对每一所述检测结果中置信度高于置信度阈值的多个候选框进行去噪处理，得到每一所述目标对象的有效候选框；

使用所述目标掩膜对每一所述目标对象的有效候选框进行验证，获得每一所述目标对象的最终检测结果。

第三方面，提供了一种目标检测装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取待检测图像中的至少一个目标对象对应的目标掩膜；

第二获取模块，用于使用所述目标掩膜对所述待检测图像进行掩膜，获得去除背景的掩膜图像；

目标检测模块，用于将所述掩膜图像输入至预先训练好的目标检测模型中进行检测，获得每一所述目标对象的检测结果，其中，每一所述检测结果包括多个候选框的位置、类别以及置信度；

去噪处理模块，用于对每一所述检测结果中置信度高于置信度阈值的多个候选框进行去噪处理，获得每一所述目标对象的最终检测结果。