[发明专利]图像中的目标检测方法、装置及计算机可读存储介质在审
申请号: | 202110398638.5 | 申请日: | 2021-04-13 |
公开(公告)号: | CN113095228A | 公开(公告)日: | 2021-07-09 |
发明(设计)人: | 黄礼;王宇;李源;丁壮壮;格润洲;陈思佳;胡义涵 | 申请(专利权)人: | 地平线(上海)人工智能技术有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06N3/04 |
代理公司: | 北京思源智汇知识产权代理有限公司 11657 | 代理人: | 毛丽琴 |
地址: | 201306 上海市浦东*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 中的 目标 检测 方法 装置 计算机 可读 存储 介质 | ||
公开了一种图像中的目标检测方法、装置及计算机可读存储介质。该方法包括:通过目标检测神经网络对图像采集装置采集的图像进行处理,得到第一中心点热力图和三维信息特征图;基于第一中心点热力图的池化结果,生成目标特征图;确定目标特征图中的有效目标中心点位置;基于有效目标中心点位置和三维信息特征图,得到图像的三维目标检测结果。本公开的实施例可以实现基于神经网络的目标检测,并且,通过对目标特征图中的有效目标中心点位置的筛选,目标检测过程无需利用目标特征图中所有目标中心点的位置信息,这样有利于减少冗余运算,以提高目标检测效率,克服效率瓶颈,从而满足实际应用的需求。
技术领域
本公开涉及图像技术领域,尤其涉及一种图像中的目标检测方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
神经网络(例如卷积神经网络)被广泛应用于图像的目标检测中,其在自动驾驶和高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System,ADAS)中的应用具有重要意义。
需要指出的是,目前基于神经网络的目标检测方案中往往存在着冗余运算,这样会导致目标检测效率较低,难以满足实际应用的需求。
发明内容
为了解决上述技术问题,提出了本公开。本公开的实施例提供了一种图像中的目标检测方法、装置及计算机可读存储介质。
根据本公开实施例的一个方面,提供了一种图像中的目标检测方法,包括:
通过目标检测神经网络对图像采集装置采集的图像进行处理,得到第一中心点热力图和三维信息特征图;
基于所述第一中心点热力图的池化结果,生成目标特征图;
确定所述目标特征图中的有效目标中心点位置;
基于所述有效目标中心点位置和所述三维信息特征图,得到所述图像的三维目标检测结果。
根据本公开实施例的另一个方面,提供了一种图像中的目标检测装置,包括:
第一获取模块,用于通过目标检测神经网络对图像采集装置采集的图像进行处理,得到第一中心点热力图和三维信息特征图;
生成模块,用于基于所述第一获取模块得到的所述第一中心点热力图的池化结果,生成目标特征图;
确定模块,用于确定所述生成模块生成的所述目标特征图中的有效目标中心点位置;
第二获取模块,用于基于所述确定模块确定的所述有效目标中心点位置和所述第一获取模块生成的所述三维信息特征图,得到所述图像的三维目标检测结果。
根据本公开实施例的再一个方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序用于执行上述图像中的目标检测方法。
根据本公开实施例的又一个方面,提供了一种电子设备,包括:
处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
所述处理器,用于从所述存储器中读取所述可执行指令,并执行所述指令以实现上述图像中的目标检测方法。
基于本公开上述实施例提供的一种图像中的目标检测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备,结合目标检测神经网络对图像采集装置采集的图像的处理,第一中心点热力图的池化处理,以及目标特征图的生成处理,可以基于目标特征图中的有效目标中心点位置和三维信息特征图来获取图像的三维目标检测结果,以实现基于神经网络的目标检测,并且,通过对目标特征图中的有效目标中心点位置的筛选,目标检测过程无需利用目标特征图中所有目标中心点的位置信息,这样有利于减少冗余运算,以提高目标检测效率,克服效率瓶颈,从而满足实际应用的需求。
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