[发明专利]目标检测方法、装置和电子系统

说明书

本发明提供了一种目标检测方法、装置和电子系统，涉及图像处理技术领域，该方法包括：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特征图进行特征映射处理，得到脸框、头框和人体框；将对应的脸框和头框，以及对应的人体框绑定，得到脸头人绑定组。通过本发明，可以得到较为准确的脸头人绑定关系，提升了绑定关系实用性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种目标检测方法、装置和电子系统。

背景技术

近些年，随着基于神经网络的人工智能的快速发展，行人识别技术被广泛应用于通行、安防等场景。目前现有的行人识别技术，通常采用以下方式进行行人的检测和识别：先通过检测模型检测出待识别行人的人脸框和人体框，然后逐一计算人脸框和人体框的交并比(Intersection over Union，简称IoU)，通过卡阈值和二分匹配的方式在同一行人的人脸框和人体框之间建立匹配关系，依据该匹配关系进行行人识别，能够将同一行人与其他人区分开。然而，这种行人识别方式仅适用于简单场景，而在人脸或人体被遮挡的情况下很容易发生人脸框与人体框匹配错误的情况，即行人A的人脸框和行人B的人体框匹配在了一起，导致行人识别准确率较低。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种目标检测方法、装置和电子系统，以提升脸框和人体框绑定的准确率。

第一方面，本发明实施例提供了一种目标检测方法，该方法应用于电子设备，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。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，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。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，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。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，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。