[发明专利]目标检测方法、装置和电子系统

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法应用于电子设备；所述方法包括：

获取待检测图像的特征图；

通过预先训练好的初步绑定检测模型对所述特征图进行人体、人头和人脸特征映射处理，得到分类信息；所述分类信息包括头分支信息，所述头分支信息包括脸框、所述脸框的分类概率、头框、所述头框的分类概率和第一人体框；

将分类概率高于第一阈值的脸框作为候选脸框组，对所述候选脸框组进行去重处理，得到目标脸框组；

对分类概率高于第二阈值的头框进行去重处理，得到目标头框组；

将所述目标脸框组和所述目标头框组中具有对应关系的目标脸框和目标头框，以及与所述目标头框对应的第一人体框绑定，得到脸头人绑定组。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类信息还包括人体分支信息，所述人体分支信息包括第二人体框和所述第二人体框对应的分类概率；所述方法还包括：

对所述头分支信息中的第一人体框和所述人体分支信息中的第二人体框进行IoU计算；

如果所述第一人体框与所述第二人体框的IoU大于或等于第三阈值，删除所述第二人体框；

如果所述第二人体框与各个所述第一人体框的IoU均小于所述第三阈值，为所述第二人体框配置缺省头框信息和缺省脸框信息，以构成脸头人绑定组。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对分类概率高于第二阈值的头框进行去重处理，得到目标头框组的步骤，包括：

将所述目标脸框组中各个所述目标脸框对应的头框的分类概率分别加上预设值；其中，所述预设值大于0；

将分类概率高于第二阈值的头框作为候选头框组；

基于优先保留分类概率值高的头框原则，对候选头框组进行去重处理，得到目标头框组；

所述得到脸头人绑定组的步骤之后，所述方法还包括：将所述脸头人绑定组中加上所述预设值的分类概率减去所述预设值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于优先保留分类概率值高的头框原则，对候选头框组进行去重处理，得到目标头框组的步骤，包括：

计算所述候选头框组中的第一候选头框和第二候选头框的IoU；

如果所述第一候选头框和所述第二候选头框的IoU大于第四阈值，且所述第一候选头框的分类概率大于所述第二候选头框的分类概率，删除所述第二候选头框。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标脸框组和所述目标头框组中具有对应关系的目标脸框和目标头框，以及与所述目标头框对应的第一人体框绑定，得到脸头人绑定组的步骤，包括：

将所述目标脸框组和所述目标头框组中具有对应关系的目标脸框和目标头框组成脸头绑定对；

为所述目标头框组中未绑定目标脸框的目标头框配置具有缺省信息的脸框，得到该目标头框对应的脸头绑定对；

将所述目标头框组中各个目标头框对应的第一人体框添加至所述目标头框对应的所述脸头绑定对，得到脸头人绑定组。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初步绑定检测模型的训练过程包括：

获取图像样本集；其中，所述图像样本集中的图像样本的标注数据包括脸真值框、头真值框和人体真值框，以及同一人对应的真值框间的绑定关系；

基于所述标注数据，为所述图像样本的样本特征图中像素点对应的锚点预测框分配样本标签；其中，所述样本标签包括头正样本、头负样本、脸正样本、脸负样本、人体正样本和人体负样本；

基于所述图像样本集中各个图像样本对应的所述锚点预测框分配的样本标签和所述绑定关系，训练初步绑定检测初始模型，直到训练结束，得到初步绑定检测模型。