[发明专利]特征检测方法、装置及计算机存储介质

权利要求书

1.一种特征检测方法，其特征在于，包括：

利用第一检测模型基于预设目标特征针对待检测图像执行特征预测，获得所述待检测图像的特征预测结果；以及

若所述特征预测结果的置信度未超过第一预设阈值，利用第二检测模型基于所述预设目标特征针对所述待检测图像执行分类预测，获得所述待检测图像包含或不包含所述预设目标特征的分类预测结果。

2.根据权利要求1所述的特征检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

针对待检测视频流数据执行解码，获得多个所述待检测图像。

3.根据权利要求2所述的特征检测方法，其特征在于，各所述待检测图像为NV21格式，所述方法还包括：

针对各所述待检测图像执行颜色空间转换处理，以由所述NV21格式转换为BGR_PLANNER格式，以供所述第一检测模型基于所述BGR_PLANNER格式的所述待检测图像执行所述特征预测。

4.根据权利要求1所述的特征检测方法，其特征在于，所述利用第一检测模型基于预设目标特征针对待检测图像执行特征预测，获得所述待检测图像的特征预测结果包括：

利用所述第一检测模型针对所述待检测图像执行特征预测，获得所述待检测图像中的目标对象、所述目标对象的位置信息和所述置信度。

5.根据权利要求4所述的特征检测方法，其特征在于，所述第一检测模型包括：

骨干网络，其包括卷积层、激活层、归一化层、依次连接的多个残差层，用于针对所述待检测图像执行特征提取，预测所述待检测图像中的所述目标对象；

颈部网络，其用于针对所述骨干网络的特征提取结果执行上采样，获得所述目标对象对应于不同预设尺寸的各所述位置信息和各所述置信度；

头部网络，其用于将同一所述目标对象对应于同一所述预设尺寸的所述位置信息和所述置信度进行融合，获得各所述目标对象对应于各所述预设尺寸的各融合信息。

6.根据权利要求5所述的特征检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述目标对象的置信度超过所述第一预设阈值，根据所述目标对象对应于各所述预设尺寸的各所述融合信息，确定所述待检测图像包含或不包含所述预设目标特征的最终预测结果。

7.根据权利要求6所述的特征检测方法，其特征在于，所述若所述特征预测结果的置信度未超过第一预设阈值，利用第二检测模型针对所述待检测图像执行分类预测，获得所述待检测图像包含或不包含所述预设目标特征的分类预测结果包括：

若所述目标对象的置信度未超过所述第一预设阈值，利用所述第二检测模型根据所述待检测图像执行特征检测，并基于特征检测结果执行二分类预测，获得用于标识所述待检测图像包含或不包含所述预设目标特征的所述分类预测结果。

8.根据权利要求7所述的特征检测方法，其特征在于，所述第二检测模型包括：

骨干网络，其包括卷积层、激活层、归一化层、依次连接的多个残差层，用于针对所述待检测图像执行特征提取；

头部网络，其包括全连接层和softmax层，用于利用FPN算法检测所述骨干网络的特征提取结果，获得所述待检测图像包含所述预设目标特征的第一类别概率值和所述待检测图像不包含所述预设目标特征的第二类别概率值。

9.根据权利要求8所述的特征检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

将超过第二预设阈值的所述第一类别概率值或所述第二类别概率值确定为所述待检测图像的所述最终预测结果。

10.根据权利要求9所述的特征检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述待检测图像的所述最终预测结果为所述待检测图像不包含所述预设目标特征，输出提示信息。

11.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有用于执行根据权利要求1至10中任一项所述的特征检测方法的各所述步骤的指令。