[发明专利]一种目标检测方法、目标检测框架及相关设备

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：

对目标图像进行角点特征提取处理，得到至少两个角热点图，其中，角热点图用于表征各角点的位置、目标类别以及置信度；

根据目标角点对构建目标框，并根据所述目标角点对确定所述目标框的第一置信度和第一目标类别，所述目标角点对由所述至少两个角热点图中的每个角热点图各取出的一个角点共同组成，组成所述目标角点对的各个角点均对应同一目标类别，所述第一置信度为所述目标角点对的置信度，所述第一目标类别为所述同一目标类别；

对所述目标框包括的第一图像信息进行内部特征提取处理；

当提取到的内部特征满足预设条件，则确定所述目标框的第二置信度和第二目标类别；

根据所述第一置信度、所述第二置信度、所述第一目标类别和所述第二目标类别确定所述目标框包括的目标对象的目标检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对目标图像进行角点特征提取处理，得到至少两个角热点图包括：

向训练后的第一神经网络输入所述目标图像，得到所述目标图像的初始特征图；

通过训练后的第二神经网络对所述初始特征图进行角点特征提取处理，得到所述至少两个角点力图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在对所述目标框包括的第一图像信息进行内部特征提取处理之前，所述方法还包括：

将所述目标框的坐标映射至所述初始特征图，得到所述目标框包括的第一图像信息；

或，

将所述目标框的坐标映射至第一特征图，得到所述目标框包括的第一图像信息，所述第一特征图为通过训练后的第三神经网络对所述初始特征图进行第一卷积操作得到。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述目标框包括的第一图像信息进行内部特征提取处理包括：

对所述目标框包括的第一图像信息进行内部特征提取处理，得到第一内部特征，所述第一内部特征用于表征所述第一图像信息的类型，所述类型包括背景和前景；

所述当提取到的内部特征满足预设条件，则确定所述目标框的第二置信度和第二目标类别包括：

当所述第一内部特征为前景，则将所述目标框的坐标映射至第二特征图，得到所述目标框包括的第二图像信息，所述第二特征图为通过训练后的第四神经网络对所述初始特征图进行第二卷积操作得到；

对所述第二图像信息进行内部特征提取处理，得到第二内部特征，所述第二内部特征包括所述第二图像信息的多层次特征；

根据所述第二内部特征确定所述目标框的第二置信度和第二目标类别。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述第一内部特征为背景，则去除所述目标框。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一置信度、所述第二置信度、所述第一目标类别和所述第二目标类别确定所述目标框包括的目标对象的目标检测结果包括：

当所述第一目标类别和所述第二目标类别相同，则根据所述第一置信度和所述第二置信度确定所述目标框包括的目标对象为所述第一目标类别的第三置信度。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一置信度和所述第二置信度确定所述目标框包括的目标对象为所述第一目标类别的第三置信度包括：

将所述第一置信度与第一预设值相加得到的第一结果与所述第二置信度与第二预设值相加得到的第二结果进行运算，得到所述第三置信度，所述第一预设值与所述第二预设值均为大于0且小于1的值；

或，

取所述第一置信度和所述第二置信度中取值更大的那个为所述第三置信度；

或，

将所述第一置信度和所述第二置信度中取值更大的那个与第三预设值进行运算得到的第三结果作为所述第三置信度。