[发明专利]一种目标检测方法、系统、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种目标检测方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括以下步骤：输入待检测图片，对所述待检测图片进行特征提取，获得不同感知域的特征图；根据所述特征图获取候选框的偏移量，根据所述偏移量对所述特征图进行特征对齐，得到对齐特征图；根据所述对齐特征图提取方向特征，根据所述方向特征获取所述候选框的最终的偏移量；根据所述方向特征获取方向无关特征，根据所述方向无关特征对所述候选框的种类进行预测。本发明先提取检测图片的特征，根据提取的特征解决候选框旋转造成特征不对齐的现象，以及通过提取方向特征对候选框进行预测，提高预测精准度，可广泛应用人工智能技术领域。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种目标检测方法、系统、装置及存储介质。

背景技术

目标检测是计算机视觉中的基本任务之一，已经提出了许多高性能的通用目标检测器。当前流行的检测方法通常可以分为两种：两级目标检测器和单级目标检测器。两步法在各种基准上均取得了可喜的结果，而单步法则保持了更快的检测速度。然而，当前的常规水平检测器对于许多实际应用具有基本的局限性。

现有的传统目标检测模型都是基于不旋转(即平行于x轴或y轴)的矩形(horizontal)的锚(anchor)进行物体位置的预测，而在类似场景文本检测和遥感对象检测中，对象可以出现在任何方向和位置，如图2所示，如果采用传统矩形框去预测每一个物体，就会不可避免地把其他对象物体圈进去，造成预测不准确的情况。

发明内容

为至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一，本发明的目的在于提供一种目标检测方法、系统、装置及存储介质，采用通用旋转目标检测模型框架进行检测。

本发明所采用的技术方案是：

一种目标检测方法，包括以下步骤：

输入待检测图片，对所述待检测图片进行特征提取，获得不同感知域的特征图；

根据所述特征图获取候选框的偏移量，根据所述偏移量对所述特征图进行特征对齐，得到对齐特征图；

根据所述对齐特征图提取方向特征，根据所述方向特征获取所述候选框的最终的偏移量；

根据所述方向特征获取方向无关特征，根据所述方向无关特征对所述候选框的种类进行预测。

进一步，所述根据所述特征图获取候选框的偏移量，根据所述偏移量对所述特征图进行特征对齐，得到对齐特征图，包括：

利用卷积滤波器G对所述特征图F_i进行特征处理，生成特征图F′_i；

利用卷积滤波器G对特征图F′_i中的每个特征点对应的候选框的偏移量t进行预测，根据所述偏移量t更新所述候选框的位置信息；

根据所述偏移量t和对齐卷积滤波器H对特征图F_i进行特征对齐，获得对齐特征图Y。

进一步，所述偏移量t为t＝(△x，△y，△w，△h，△θ)，通过以下公式更新所述候选框的位置信息：

x′＝x+△x

y′＝y+△y

w′＝w+△w

h′＝h+△h

θ＝△θ

其中，x、y代表坐标，w代表宽度，h代表高度，θ代表角度偏移量。

进一步，通过以下公式获得对齐特征图Y：