[發明專利]對象檢測方法、裝置和系統及存儲介質

有效

• 申請號: 201810166037.X
• 申請日: 2018-02-28
• 公開（公告）號: CN108875537B
• 公開（公告）日: 2022-11-08
• 發明（設計）人: 周舒暢;楊弋;孫培欽
• 申請（專利權）人: 北京曠視科技有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/82;G06N3/04
• 代理公司: 北京睿邦知識產權代理事務所(普通合伙) 11481
• 代理人: 徐丁峰;戴亞南

1.一種對象檢測方法，包括：

獲取待處理圖像；以及

將所述待處理圖像輸入神經網絡，以獲得所述神經網絡輸出的特征圖，其中，所述特征圖包括位置通道和屬性通道，所述位置通道包括與所述待處理圖像中的至少一個預測對象的至少一個候選位置分別對應的至少一組候選位置信息，所述屬性通道包括與所述至少一個候選位置分別對應的至少一組候選屬性信息，其中，所述至少一組候選位置信息一一對應地是至少一個候選位置向量，所述至少一組候選屬性信息一一對應地是至少一個候選屬性向量；

其中，所述方法還包括：

對所述至少一個候選屬性向量中屬于同一預測對象的所有候選屬性向量進行聚合，以獲得屬于所述至少一個預測對象中的每個預測對象的聚合屬性向量。

2.如權利要求1所述的方法，其中，所述對所述至少一個屬性位置向量中屬于同一預測對象的所有候選屬性向量進行聚合，以獲得屬于所述至少一個預測對象中的每個預測對象的聚合屬性向量包括以下項之一：

對屬于所述至少一個預測對象中的任一預測對象的所有候選屬性向量求平均值，以獲得屬于該預測對象的聚合屬性向量；

從屬于所述至少一個預測對象中的任一預測對象的所有候選屬性向量中選取模最大的候選屬性向量作為屬于該預測對象的聚合屬性向量。

3.如權利要求1所述的方法，其中，所述方法還包括：

輸出所述至少一個預測對象中的每個預測對象的聚合屬性向量。

4.如權利要求1至3任一項所述的方法，其中，所述至少一個候選位置一一對應地是至少一個候選邊界框，

所述方法還包括：

對屬于所述至少一個預測對象中的同一預測對象的所有候選邊界框進行過濾，以獲得屬于所述至少一個預測對象中的每個預測對象的經過濾邊界框。

5.如權利要求4所述的方法，其中，所述對屬于所述至少一個預測對象中的同一預測對象的所有候選邊界框進行過濾，以獲得屬于所述至少一個預測對象中的每個預測對象的經過濾邊界框包括：

對所述至少一個候選邊界框進行非極大值抑制，以確定所述至少一個候選邊界框中屬于同一預測對象的候選邊界框，并獲得屬于所述至少一個預測對象中的每個預測對象的經過濾邊界框。

6.權利要求4所述的方法，其中，所述對所述至少一個屬性位置向量中屬于同一預測對象的所有候選屬性向量進行聚合，以獲得屬于所述至少一個預測對象中的每個預測對象的聚合屬性向量包括：

對于屬于所述至少一個預測對象中的任一預測對象的每個候選屬性向量，計算該候選屬性向量所對應的候選邊界框與該預測對象的經過濾邊界框之間的距離并根據所述距離計算該候選屬性向量的權重；

基于計算的權重對屬于所述至少一個預測對象中的任一預測對象的所有候選屬性向量進行加權平均，以獲得屬于該預測對象的聚合屬性向量。

7.一種對象檢測裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取待處理圖像；以及

輸入模塊，用于將所述待處理圖像輸入神經網絡，以獲得所述神經網絡輸出的特征圖，其中，所述特征圖包括位置通道和屬性通道，所述位置通道包括與所述待處理圖像中的至少一個預測對象的至少一個候選位置分別對應的至少一組候選位置信息，所述屬性通道包括與所述至少一個候選位置分別對應的至少一組候選屬性信息，其中，所述至少一組候選位置信息一一對應地是至少一個候選位置向量，所述至少一組候選屬性信息一一對應地是至少一個候選屬性向量；

其中，所述對象檢測裝置還包括：

屬性聚合模塊，用于對所述至少一個候選屬性向量中屬于同一預測對象的所有候選屬性向量進行聚合，以獲得屬于所述至少一個預測對象中的每個預測對象的聚合屬性向量。

8.一種對象檢測系統，包括處理器和存儲器，其中，所述存儲器中存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令被所述處理器運行時用于執行如權利要求1至6任一項所述的對象檢測方法。

9.一種存儲介質，在所述存儲介質上存儲了程序指令，所述程序指令在運行時用于執行如權利要求1至6任一項所述的對象檢測方法。