[發(fā)明專利]一種物體檢測(cè)方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811260405.3
• 申請(qǐng)日: 2018-10-26
• 公開（公告）號(hào): CN109344801A
• 公開（公告）日: 2019-02-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 段然
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 京東方科技集團(tuán)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 北京鼎佳達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11348
• 代理人: 王偉鋒;劉鐵生

本發(fā)明實(shí)施例公開了一種物體檢測(cè)方法及裝置，以提高物體檢測(cè)算法的運(yùn)算速度。該物體檢測(cè)裝置，包括：異構(gòu)處理器和存儲(chǔ)器；所述異構(gòu)處理器包括：處理單元和可編程邏輯單元；所述可編程邏輯單元，用于接收來自圖像采集裝置的待檢測(cè)圖像；對(duì)所述待檢測(cè)圖像進(jìn)行特征提取，并將提取出的特征寫入所述存儲(chǔ)器；所述處理單元，用于從所述存儲(chǔ)器中讀取所述特征；根據(jù)所述特征進(jìn)行目標(biāo)物體檢測(cè)，并將檢測(cè)結(jié)果輸出至所述可編程邏輯單元；所述可編程邏輯單元，還用于接收所述檢測(cè)結(jié)果；根據(jù)所述檢測(cè)結(jié)果，生成并輸出提示信息。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及物體檢測(cè)領(lǐng)域，特別是涉及一種物體檢測(cè)方法及裝置。

背景技術(shù)

近年來，關(guān)于物體檢測(cè)領(lǐng)域的研究，人們提出了各種各樣的方法。物體檢測(cè)具有極其廣泛的應(yīng)用，如智能輔助駕駛、智能監(jiān)控、行人分析和智能機(jī)器人等領(lǐng)域。

目前，物體檢測(cè)進(jìn)入了一個(gè)快速的發(fā)展階段，但是也存在很多問題亟待解決，主要是在性能和速度方面無法達(dá)到很好的平衡。通常，物體檢測(cè)算法是在馮諾依曼體系架構(gòu)的中央處理器(CPU)中進(jìn)行處理，但是物體檢測(cè)算法中存在大量的特征計(jì)算和圖像的縮放，運(yùn)算量非常大，使用馮諾依曼體系架構(gòu)的CPU進(jìn)行計(jì)算，就會(huì)出現(xiàn)計(jì)算效率非常低下，直接導(dǎo)致運(yùn)算速度緩慢的問題發(fā)生。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供一種物體檢測(cè)方法及裝置，主要目的在于有效地提高了物體檢測(cè)算法的運(yùn)算速度。

依據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第一方面，提供了一種物體檢測(cè)裝置，包括：異構(gòu)處理器和存儲(chǔ)器；所述異構(gòu)處理器包括：處理單元和可編程邏輯單元；所述可編程邏輯單元，用于接收來自圖像采集裝置的待檢測(cè)圖像；對(duì)所述待檢測(cè)圖像進(jìn)行特征提取，并將提取出的特征寫入所述存儲(chǔ)器；所述處理單元，用于從所述存儲(chǔ)器中讀取所述特征；根據(jù)所述特征進(jìn)行目標(biāo)物體檢測(cè)，并將檢測(cè)結(jié)果輸出至所述可編程邏輯單元；所述可編程邏輯單元，還用于接收所述檢測(cè)結(jié)果；根據(jù)所述檢測(cè)結(jié)果，生成并輸出提示信息。

在本發(fā)明實(shí)施例中，所述可編程邏輯單元，包括：色彩格式轉(zhuǎn)換單元和特征提取單元；其中，所述色彩格式轉(zhuǎn)換單元，用于接收來自所述圖像采集裝置的所述待檢測(cè)圖像，并對(duì)所述待檢測(cè)圖像進(jìn)行色彩格式轉(zhuǎn)換；將轉(zhuǎn)換后的待檢測(cè)圖像輸出至所述特征提取單元；所述特征提取單元，用于接收所述色彩格式轉(zhuǎn)換單元輸入的所述轉(zhuǎn)換后的待檢測(cè)圖像；對(duì)所述轉(zhuǎn)換后的待檢測(cè)圖像進(jìn)行聚合通道特征(ACF，Aggregated Channel Features)提取；將提取出的ACF寫入所述存儲(chǔ)器。

在本發(fā)明實(shí)施例中，所述特征提取單元，包括：色彩空間轉(zhuǎn)換單元、降采樣單元、至少一個(gè)特征計(jì)算單元、與每個(gè)特征計(jì)算單元對(duì)應(yīng)的直接訪問存儲(chǔ)(DMA，Direct MemoryAccess)單元和縮放單元；其中，所述色彩空間轉(zhuǎn)換單元，用于將所述轉(zhuǎn)換后的待檢測(cè)圖像進(jìn)行色彩空間轉(zhuǎn)換，獲得所述待檢測(cè)圖像的色彩空間信息；將所述色彩空間信息輸出至所述降采樣單元；所述降采樣單元，用于對(duì)所述色彩空間信息進(jìn)行降采樣處理，生成至少一個(gè)尺度的降采樣圖像，并將每一個(gè)尺度的降采樣圖像對(duì)應(yīng)地輸出至一個(gè)特征計(jì)算單元；所述特征計(jì)算單元，用于針對(duì)一個(gè)尺度的降采樣圖像中的每一個(gè)像素，計(jì)算對(duì)應(yīng)的尺寸特征；將所述一個(gè)尺度的降采樣圖像對(duì)應(yīng)的尺寸特征輸出至自身對(duì)應(yīng)的DMA單元；所述DMA單元，用于將所述特征計(jì)算單元輸入的所述一個(gè)尺度的降采樣圖像對(duì)應(yīng)的尺寸特征寫入存儲(chǔ)器；所述縮放單元，用于從所述存儲(chǔ)器讀取每一個(gè)尺寸特征；按照預(yù)設(shè)的尺度縮放規(guī)則，依次對(duì)所述每一個(gè)尺度特征進(jìn)行縮放，獲得預(yù)設(shè)數(shù)量的尺度特征；將預(yù)設(shè)數(shù)量的尺度特征作為所述AFC寫入所述存儲(chǔ)器。

在本發(fā)明實(shí)施例中，所述特征計(jì)算單元，具體用于針對(duì)所述一個(gè)尺度的降采樣圖像中的每一個(gè)像素，計(jì)算水平和豎直方向的梯度值；根據(jù)水平和豎直方向的梯度值，計(jì)算梯度幅值和方向角；將梯度幅值按預(yù)設(shè)比例縮小，生成梯度幅值特征；根據(jù)梯度幅度值和方向角度，計(jì)算對(duì)應(yīng)的方向梯度直方圖(HOG，Histogram of Oriented Gradient)；將所述一個(gè)尺度的降采樣圖像中每一個(gè)像素對(duì)應(yīng)的色彩空間信息、梯度幅值特征和HOG確定為所述一個(gè)尺度的降采樣圖像對(duì)應(yīng)的尺度特征。