[发明专利]一种针对二维图像序列中多尺度多形态目标的自动检测方法

权利要求书

1.一种针对二维图像序列中多尺度多形态目标的自动检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，改变原始二维图像尺寸，将其长宽比扩大一倍，得到使待检测目标长宽比扩大一倍的图像，对图像中的目标进行标定，得到真实标定框，将目标标定后的图像存入数据集D1，图像所在平面为目标平面；

步骤2，将同一场景下连续的一组二维图像在第三维上进行堆叠，每一组二维图像都构成一个三维数组，用该三维数组构造出一组在辅助平面上连续的二维图像；

步骤3，将辅助平面的边缘无效像素裁去，对经过裁剪后辅助平面图像中的目标进行标定，得到真实标定框，将辅助平面上目标标定后的图像存入数据集D2；所述无效像素指辅助平面上目标可能出现的最远位置以外的部分；

步骤4，分别将数据集D1、D2划分出训练集和测试集，分别在D1、D2的训练集上使用目标检测神经网络进行训练，用训练好的目标检测模型对D1、D2的测试集进行测试，得到目标平面和辅助平面的预测检测结果；

步骤5，将目标平面上的检测结果投影至辅助平面得到的框位置与辅助平面的预测检测结果进行对比，判断两者交集程度，以此辅助判断目标平面的检测结果，去除目标平面检测框中的假正例，所述假正例指预测为目标，实际为非目标的检测框；

步骤6，根据目标在二维图像序列中的灰度连续性特点，进一步去除目标平面检测框中的假正例；

步骤7，将图像恢复至原始尺寸，得到检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种针对二维图像序列中多尺度多形态目标的自动检测方法，其特征在于，步骤2包括：

步骤2.1，将三维数组映射到三维空间XYZ上，所述每一组二维图像所在平面为XY平面，另外两个平面为XZ平面和YZ平面；

步骤2.2，用三维数组构造每一组二维图像序列在另外两个平面XZ平面和YZ平面的图像；

步骤2.3，从XZ平面和YZ平面中选择待检测目标易识别的一个平面作为辅助平面。

3.根据权利要求1所述的一种针对二维图像序列中多尺度多形态目标的自动检测方法，其特征在于，步骤3中，所述对辅助平面图像中的目标进行标定，得到真实标定框包括：

步骤3.1，根据目标在目标平面的坐标信息确定其在三维空间中的位置，目标会连续出现在层序号为n₁至n₂的若干张图像中，记录每张图像中目标左上角坐标为(A_ln1,B_ln1)至(A_ln2,B_ln2)和右下角坐标为(A_rn1,B_rn1)至(A_rn2,B_rn)，选择左上角坐标中横坐标最小值A_min和纵坐标最小值B_min以及右下角坐标中的横坐标最大值A_max和纵坐标最大值B_max，目标位置对应在三维空间中一个以点(A_min，B_min，n₁)和点(A_max，B_max，n₂)为体对角线的立方体中；其中A_min＝min(A_ln1至A_ln2)，B_min＝min(B_ln1至B_ln2),A_max＝max(A_rn1至A_rn2),B_max＝max(B_rn1至B_rn2)；

步骤3.2，根据目标在三维空间中的位置可知其在辅助平面的坐标范围，并对之进行标定；如在YZ平面，前述目标将出现在层序号A_min至A_max的图像中，在每张图像中，目标横坐标在n₁至n₂之间，纵坐标在B_min至B_max之间，由此可知辅助平面目标的坐标范围，从而进行目标标定。