[發明專利]圖像中的目標檢測方法及裝置、電子設備、存儲介質

有效

• 申請號: 201910053816.3
• 申請日: 2019-01-21
• 公開（公告）號: CN109801279B
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 饒天珉
• 申請（專利權）人: 京東方科技集團股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 李莎

本發明公開了一種圖像中的目標檢測方法，包括：獲取待檢測圖像；根據所述待檢測圖像，建立圖像金字塔的第1層金字塔圖像特征數據集，并在所述第1層金字塔圖像特征數據集中檢測目標對象；若檢測到所述目標對象，則停止檢測過程并輸出檢測結果；若未檢測到所述目標對象，則繼續建立下一層金字塔圖像特征數據集，并在所述下一層金字塔圖像特征數據集中檢測目標對象；所述下一層金字塔圖像特征數據集對應的特征分辨率大于前一步驟中建立的金字塔圖像特征數據集對應的特征分辨率；重復上述建立金字塔圖像特征數據集和檢測目標對象的步驟，直至檢測到目標對象為止。本發明還公開了一種圖像中的目標檢測裝置，電子設備和存儲介質。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，特別是指一種圖像中的目標檢測方法及裝置、電子設備、存儲介質。

背景技術

圖像金字塔是圖像多尺度表達的一種表現方式，是一種以多分辨率來解釋圖像的有效但概念簡單的結構。在圖像處理中，圖像金字塔作為存儲多個尺度圖像信息的數據結構被廣泛的算法使用。但當尺度空間較為密集，存儲數據量較大時，其數據結構的建立和處理耗時較長，在視頻實時處理或嵌入式方案等場景中，會降低圖像或機器視覺算法的處理速度。

常規的圖像金字塔建立采取“先建立，后使用”的策略和結構，這樣的處理方式建立了有關圖像各個尺度的信息，便于后續算法的搜索使用。

現有技術的目標檢測算法中，處理流程包括特征提取和目標檢測。在特征提取部分，不同尺度的特征會以“金字塔”的數據結構方式進行存儲，用于不同尺寸的目標檢測。如圖1所示，在該算法中，所檢測的目標對象尺寸隨特征尺度的減小逐漸增大。在金字塔建立的過程中，特征分辨率越大，檢測的目標對象尺寸越小，涉及的數據運算越多；反之，特征分辨率越小，檢測的目標對象尺寸越大，涉及的數據運算越少。由此可知，在建立圖像金字塔時，較大分辨率的層會進行較為大量的計算，需要的處理時間較長。

例如，在車輛檢測的算法流程中，當工作于單目標檢測模式時，在遇

時間也被隨之浪費，并且由于較遠目標的特征分辨率較高，其建立時間較長，浪費的時間也就更多。然而，目標檢測的策略是從較近較大的小尺度特征的金字塔層開始的，因此產生了時間損耗的矛盾，如圖2所示。

當該算法工作于嵌入式平臺，采用圖2所示的靜態的金字塔數據結構建立模式會極大的增加檢測算法的處理時間，導致算法的運行效率低下，從而降低了產品的使用體驗。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例的目的之一在于，提出一種圖像中的目標檢測方法及裝置、電子設備、存儲介質，能夠在一定程度上提高在圖像中進行目標檢測的效率。

基于上述目的，本發明實施例的第一個方面，提供了一種圖像中的目標檢測方法，包括：

獲取待檢測圖像；

根據所述待檢測圖像，建立圖像金字塔的第1層金字塔圖像特征數據集，并在所述第1層金字塔圖像特征數據集中檢測目標對象；

若檢測到所述目標對象，則停止檢測過程并輸出檢測結果；

若未檢測到所述目標對象，則繼續建立下一層金字塔圖像特征數據集，并在所述下一層金字塔圖像特征數據集中檢測目標對象；所述下一層金字塔圖像特征數據集對應的特征分辨率大于前一步驟中建立的金字塔圖像特征數據集對應的特征分辨率；

重復上述建立金字塔圖像特征數據集和檢測目標對象的步驟，直至檢測到目標對象為止。

可選的，所述第1層金字塔圖像特征數據集的特征分辨率小于或等于40x30。

可選的，所述的圖像中的目標檢測方法，還包括：

根據所述待檢測圖像，建立參考圖像層；

根據所述參考圖像層，處理得到對應的金字塔圖像參考特征數據集；