[發明專利]一種目標檢測方法及其裝置

有效

• 申請號: 201810632279.3
• 申請日: 2018-06-19
• 公開（公告）號: CN110619255B
• 公開（公告）日: 2022-08-26
• 發明（設計）人: 蔡曉蕙
• 申請（專利權）人: 杭州海康威視數字技術股份有限公司
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 林祥

本申請提供一種目標檢測方法及其裝置，該方法包括：將待檢測圖像輸入到預先訓練的第一級聯卷積神經網絡，以得到所述待檢測圖像的第一特征圖；根據預設參數從所述第一特征圖中提取第一候選區域；通過預先訓練的第二級聯卷積神經網絡確定第一候選區域中的第一前景區域以及各第一前景區域的置信度；通過預先訓練的第三級聯卷積神經網絡對置信度滿足預設條件的第一前景區域進行回歸處理，以得到待檢測圖像中的目標區域。該方法可以提高多角度場景下的目標檢測的準確率。

技術領域

本申請涉及圖像處理技術，尤其涉及一種目標檢測方法及其裝置。

背景技術

在傳統視覺領域，目標檢測是一個非常熱門的研究方向，一些特定目標的檢測，比如人臉檢測、行人檢測、車輛檢測等已經有非常成熟的技術了，但是這些技術適用的場景較簡單，泛化能力不足。

復雜場景中最常見的就是大角度場景，當拍攝相機角度不固定時，圖像中目標會呈現出多角度(其中包括大角度和小角度)。目前無論是傳統檢測算法還是基于深度學習的檢測算法，在小角度目標上檢測性能較優，但對于多角度目標，檢測性能與角度大小呈反比，目標角度越大，檢測性能越差。

其中，目標角度指目標所在平面與拍攝圖像平面之間的夾角，以車輛檢測為例，目標角度可以指拍攝圖像中，車牌平面與拍攝圖像平面之間的夾角。

因此，如何在傾斜場景中檢測出多角度目標成為了目標檢測領域中一個亟待解決的技術問題。

發明內容

有鑒于此，本申請提供一種目標檢測方法及其裝置。

具體地，本申請是通過如下技術方案實現的：

根據本申請實施例的第一方面，提供一種目標檢測方法，包括：

將待檢測圖像輸入到預先訓練的第一級聯卷積神經網絡，以得到所述待檢測圖像的第一特征圖；

根據預設參數從所述第一特征圖中提取第一候選區域；其中，所述預設參數包括x軸方向角度或/和y軸方向角度；

通過預先訓練的第二級聯卷積神經網絡確定第一候選區域中的第一前景區域以及各第一前景區域的置信度；其中，所述第一前景區域為置信度大于等于預設置信度閾值的第一候選區域；

通過預先訓練的第三級聯卷積神經網絡對置信度滿足預設條件的第一前景區域進行回歸處理，以得到待檢測圖像中的目標區域。

根據本申請實施例的第二方面，提供一種目標檢測裝置，包括：

第一提取單元，用于將待檢測圖像輸入到預先訓練的第一級聯卷積神經網絡，以得到所述待檢測圖像的第一特征圖；

第二提取單元，用于根據預設參數從所述第一特征圖中提取第一候選區域；其中，所述預設參數包括x軸方向角度或/和y軸方向角度；

確定單元，用于通過預先訓練的第二級聯卷積神經網絡確定第一候選區域中的第一前景區域以及各第一前景區域的置信度；其中，所述第一前景區域為置信度大于等于預設置信度閾值的第一候選區域；

處理單元，用于通過預先訓練的第三級聯卷積神經網絡對置信度滿足預設條件的第一前景區域進行回歸處理，以得到待檢測圖像中的目標區域。

根據本申請實施例的第三方面，提供一種目標檢測裝置，包括處理器和機器可讀存儲介質，所述機器可讀存儲介質存儲有能夠被所述處理器執行的機器可執行指令，所述處理器被所述機器可執行指令促使：

將待檢測圖像輸入到預先訓練的第一級聯卷積神經網絡，以得到所述待檢測圖像的第一特征圖；

根據預設參數從所述第一特征圖中提取第一候選區域；其中，所述預設參數包括x軸方向角度或/和y軸方向角度；