[发明专利]一种桶状物检测方法、装置、电子设备及存储介质在审
| 申请号: | 202111478451.2 | 申请日: | 2021-12-06 |
| 公开(公告)号: | CN114359881A | 公开(公告)日: | 2022-04-15 |
| 发明(设计)人: | 吕辰;张兴明;殷俊;潘华东;孙鹤 | 申请(专利权)人: | 浙江大华技术股份有限公司 |
| 主分类号: | G06V20/60 | 分类号: | G06V20/60;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 赵凯莉 |
| 地址: | 310053 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 桶状 检测 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种桶状物检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待检测图像,将所述待检测图像输入预先训练完成的桶状物检测模型;
基于所述桶状物检测模型,对所述待检测图像进行特征提取得到多通道的第一特征图组;将所述第一特征图组按照通道数进行分组,采用不同尺度的卷积核对不同组内的特征图进行卷积处理得到第二特征图组;根据所述第二特征图组检测所述待检测图像中的桶状物。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述第一特征图组按照通道数进行分组,采用不同尺度的卷积核对不同组内的特征图进行卷积处理得到第二特征图组包括:
将所述第一特征图组按照通道数进行分组,采用不同尺度的卷积核对不同组内的特征图进行卷积处理得到的特征组作为第三特征图组;
将所述第三特征图组按照通道数进行分组,将每组内的特征图与预先训练得到的权重参数相乘得到第二特征图组。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将根据所述第二特征图组检测出的所述待检测图像中的桶状物区域图像作为疑似区域图像;
将所述疑似区域图像输入预先训练完成的桶状物分类模型,基于所述桶状物分类模型中的第一分支网络结构,检测所述疑似区域图像中的物体是否为桶状物。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若基于所述桶状物分类模型中的第一分支网络结构,检测所述疑似区域图像中的物体为桶状物,基于所述桶状物分类模型中的第二分支网络结构,检测所述桶状物顶盖的开关状态。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若基于所述桶状物分类模型中的第二分支网络结构,检测所述桶状物顶盖为打开状态,将所述待检测图像作为候选报警图像;当确定出设定数量的连续帧候选报警图像,输出报警提示信息。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述桶状物检测模型,对所述待检测图像进行特征提取得到多通道的第一特征图组;将所述第一特征图组按照通道数进行分组,采用不同尺度的卷积核对不同组内的特征图进行卷积处理得到第二特征图组;根据所述第二特征图组检测所述待检测图像中的桶状物包括:
所述桶状物检测模型包括特征提取模块和注意力机制模块;
基于所述桶状物检测模型中的特征提取模块,对所述待检测图像进行特征提取得到多通道的第一特征图组;基于所述桶状物检测模型中的注意力机制模块将所述第一特征图组按照通道数进行分组,采用不同尺度的卷积核对不同组内的特征图进行卷积处理得到第二特征图组;根据所述第二特征图组检测所述待检测图像中的桶状物。
7.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述桶状物分类模型中的第一分支网络结构,检测所述疑似区域图像中的物体是否为桶状物包括:
基于所述桶状物分类模型中的特征提取层对所述疑似区域图像进行多次卷积处理,得到多个特征图,将所述多个特征图进行交叉相乘,对交叉相乘得到的多个特征图进行池化处理,经过全连接层和分类层检测所述疑似区域图像中的物体是否为桶状物。
8.一种桶状物检测装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取待检测图像,将所述待检测图像输入预先训练完成的桶状物检测模型;
检测模块,用于基于所述桶状物检测模型,对所述待检测图像进行特征提取得到多通道的第一特征图组;将所述第一特征图组按照通道数进行分组,采用不同尺度的卷积核对不同组内的特征图进行卷积处理得到第二特征图组;根据所述第二特征图组检测所述待检测图像中的桶状物。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口,存储器通过通信总线完成相互间的通信;
存储器,用于存放计算机程序;
处理器,用于执行存储器上所存放的程序时,实现权利要求1-7任一项所述的方法步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的方法步骤。
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