[发明专利]图片中目标物的定位方法及装置

摘要

本公开是关于一种图片中目标物的定位方法及装置。方法包括：根据已训练的第一全卷积神经网络的第一预设缩放比例对原始图片进行缩放处理，得到第一图片；将第一图片输入到第一全卷积神经网络中，通过第一全卷积神经网络进行卷积处理，输出第一热度图；基于第一热度图上的每一个坐标点对应的概率值，确定目标物在原始图片中的候选区域；将候选区域对应的图像内容输入到已训练的第二全卷积神经网络中，通过第二全卷积神经网络进行卷积处理后，输出第二热度图；基于第二热度图上的每一个坐标点对应的值，确定目标物在原始图片中的位置区域。本公开技术方案可以大大降低处理图像的数据量，提高目标物的识别效率。

主权项

1.一种图片中目标物的定位方法，其特征在于，所述方法包括：根据已训练的第一全卷积神经网络的第一预设缩放比例对原始图片进行缩放处理，得到第一图片；将所述第一图片输入到所述第一全卷积神经网络中，通过所述第一全卷积神经网络进行卷积处理，输出第一热度图，所述第一热度图上每一个坐标点对应的值为所述第一全卷积神经网络对所述目标物在所述原始图片上计算出的概率值；基于所述第一热度图上的每一个坐标点对应的概率值，确定所述目标物在所述原始图片中的候选区域；将所述候选区域对应的图像内容输入到已训练的第二全卷积神经网络中，通过所述第二全卷积神经网络进行卷积处理后，输出第二热度图，所述第二热度图上的每一个坐标点对应的值为所述第二全卷积神经网络对所述目标物在所述原始图片上的概率值；基于所述第二热度图上的每一个坐标点对应的值，确定所述目标物在所述原始图片中的位置区域；所述基于所述第一热度图上的每一个坐标点对应的概率值，确定所述目标物在所述原始图片中的候选区域，包括：在所述第一热度图上，确定是否存在概率值大于第一预设阈值的坐标点；当不存在所述概率值大于所述第一预设阈值的坐标点时，根据所述第一全卷积神经网络的第二预设缩放比例对所述原始图片进行缩放处理，所述第二预设缩放比例大于所述第一预设缩放比例，得到第二图片；将所述第二图片输入到所述第一全卷积神经网络中，通过所述第一全卷积神经网络进行卷积处理，输出第三热度图，所述第三热度图上每一个坐标点对应的值为所述第一全卷积神经网络对所述目标物在所述原始图片上计算出的概率值；当所述第三热度图上存在概率值大于所述第一预设阈值的坐标点时，通过所述第三热度图确定所述目标物在所述原始图片中的候选区域。