[发明专利]多尺度影像目标检测方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种多尺度影像目标检测方法，其特征在于，包括：

将多个小尺度影像输入预设检测模型，获取所述预设检测模型识别的每一个小尺度影像中的第一物体目标框，所述预设检测模型为根据小尺度影像训练集训练得到；

将每一个小尺度影像中的第一物体目标框的像素坐标映射到大尺度影像中，获取大尺度影像中同一个物体的第二物体目标框的像素坐标；

基于大尺度影像中的第二物体目标框的像素坐标，利用大尺度影像对所述预设检测模型进行优化，获取优化后的检测模型；

基于优化后的检测模型，对任一尺度影像中的物体进行识别；

其中，所述小尺度影像为相机拍摄的低倍率影像，所述大尺度影像为相机拍摄的高倍率影像；

其中，所述将每一个小尺度影像中的物体目标框的像素坐标映射到大尺度影像中，获取大尺度影像中同一个物体的物体目标框的像素坐标，包括：

对于任一个识别出的小尺度影像中的第一物体目标框，提取所述第一物体目标框的像素坐标；

基于小尺度影像对应的相机的第一内方位参数和第一外方位参数，将所述第一物体目标框的像素坐标转换到世界坐标系，获取所述第一物体目标框的世界坐标；

基于大尺度影像对应的相机的第二内方位参数和第二外方位参数，将所述第一物体目标框的世界坐标转换为对应的像素坐标，获取大尺度影像中的所述第二物体目标框的像素坐标。

2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，通过如下方式训练所述预设检测模型：

获取相机拍摄的小尺度视频流，从所述小尺度视频流中提取多帧小尺度影像；

对于任一帧小尺度影像，标注其中的物体目标框；

基于多帧小尺度影像以及标注的每一帧小尺度影像中的物体目标框，对所述预设检测模型进行训练。

3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述对于任一个识别出的小尺度影像中的第一物体目标框，提取所述第一物体目标框的像素坐标，包括：

提取所述第一物体目标框的左上角点的像素坐标和右下角点的像素坐标；

相应的，所述基于小尺度影像对应的相机的第一内方位参数和第一外方位参数，将所述第一物体目标框的像素坐标转换到世界坐标系，获取所述第一物体目标框的世界坐标，包括：

基于小尺度影像对应的相机的第一内方位参数和第一外方位参数，将所述第一物体目标框的第一左上角点的像素坐标转换为世界坐标，以及将所述第一物体目标框的第一右下角点的像素坐标转换为世界坐标；

相应的，所述基于大尺度影像对应的相机的第二内方位参数和第二外方位参数，将所述第一物体目标框的世界坐标转换为对应的像素坐标，获取大尺度影像中的所述第二物体目标框的像素坐标，包括：

基于大尺度影像对应的相机的第二内方位参数和第二外方位参数，将所述第一左上角点的世界坐标转换为像素坐标，得到第二左上角点的像素坐标，以及将所述第一右下角点的世界坐标转换为像素坐标，得到第二右下角点的像素坐标；

基于所述第二左上角点的像素坐标和所述第二右下角点的像素坐标，获取第二物体目标框的像素坐标。

4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于小尺度影像对应的相机的第一内方位参数和第一外方位参数，将所述第一物体目标框的第一左上角点的像素坐标转换为世界坐标，以及将所述第一物体目标框的第一右下角点的像素坐标转换为世界坐标，包括：

对于所述第一左上角点的像素坐标和第一右下角点的像素坐标，通过如下公式计算得到对应的世界坐标：

其中，Z_c为计算三维坐标的尺度因子，dx和dy分别代表像素点在平面坐标系中x方向和y方向上的像素长度，f为相机的焦距，，为相机的主距，，代表相机的主点；K代表相机的内方位参数，由主点、主距构成，R和T为相机的外方位参数，u、v为像素点在像素坐标系下的坐标，X_w、Y_w和Z_w代表世界坐标系下的坐标；

对于第一左上角点的世界坐标和第一右下角点的世界坐标，通过公式(1)反算得到第二左上角点的像素坐标和第二右下角点的像素坐标，以得到第二物体目标框的像素坐标。