[發明專利]多尺度目標檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201910516139.4
• 申請日: 2019-06-14
• 公開（公告）號: CN110222787B
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發明（設計）人: 方寶富;方帥;王浩;方璐;單文靜
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06T3/40
• 代理公司: 深圳市沈合專利代理事務所(特殊普通合伙) 44373
• 代理人: 錢麗華

本發明公開了一種多尺度目標檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質，所述方法包括：獲取初始圖像，將初始圖像進行幾倍放大，形成圖像金字塔，輸入到預設的特征金字塔網絡，再通過預設的特征金字塔網絡對初始圖像中的目標進行識別和框選定位處理，得到第一預測結果，同時，對初始圖像按照預設方式進行放大處理，得到放大圖像，將放大圖像輸入到預設的小尺度目標檢測網絡，通過預設的小尺度目標檢測網絡對放大圖像進行特征提取和分類，得到第二預測結果，對第一預測結果和第二預測結果進行匯總分析，得到目標檢測結果，這種采用特征金字塔網絡和小尺度目標檢測網絡進行結合的方式，提高了多尺度目標檢測和定位的準確度。

技術領域

本發明涉及圖像識別領域，尤其涉及一種多尺度目標檢測方法、裝置、 計算機設備及存儲介質。

背景技術

隨著人工智能技術的不斷發展，人們對計算機也提出了新的要求。除了 學習圍棋，人們希望計算機能自主檢測生活中的物體，這促進了計算機視覺 領域的發展和創新。計算機視覺是讓機器擁有類似于人類的視覺能力，它是 對輸入的圖像信息進行檢測，對圖像中的目標和環境進行認知，并給出相應 的理解。計算機視覺是利用攝像頭來模擬人觀察這個世界，可是對世界的理 解，還需要技術人員對攝像頭收集到的信息進行處理。計算機視覺涉及的研 究領域較多，如：目標檢測、目標跟蹤、場景理解、立體視覺和動作識別等。目標檢測是計算機視覺領域中的研究熱點。它是計算機根據視頻幀或者圖片 檢測出目標的位置和類別并進行標記。目標檢測具有較強的實用價值，在安 全防衛、交通監控、醫療診斷、國防軍事以及日常生活等領域有著廣泛的應 用前景。

目標檢測在不同領域的應用，體現出它的實用性和廣泛性。但目標檢測 還存在一定的不穩定性，這是視頻中或者圖像中環境變化、視角不同以及光 線遮擋等都會造成目標的變化，增加目標檢測的難度。

當前，也有一些通過背景建模和機器學習的方式，來進行目標檢測，但 背景建模只能針對一些限定好各種條件的目標檢測，而在實際應用中，這種 方式兼容性較差，現有的一些機器學習的方式，通過對將各種目標放入模型 進行訓練，從而實現對各種目標進行識別，但這種方式，對于一些遮擋或者 視角不同，即不同尺度性的目標，檢測的準確率較低，且同一圖像也可能存 在多種目標，多目標的尺度多樣性給目標檢測的準確性帶來挑戰。如何提高 多尺度目標檢測的準確性，是實際應用中要面臨的問題，也是目前亟待解決的問題。

發明內容

本發明實施例提供一種多尺度目標檢測方法、裝置、計算機設備和存儲 介質，以解決當前資源數據發放的安全性較低的問題。

一種多尺度目標檢測方法，包括：

獲取初始圖像；

將所述初始圖像放大得到圖像金字塔，輸入到預設的特征金字塔網絡；

通過所述預設的特征金字塔網絡對所述初始圖像中的目標進行識別和框 選定位處理，得到第一預測結果；

對所述初始圖像按照預設方式進行放大處理，得到放大圖像；

將所述放大圖像輸入到預設的小尺度目標檢測網絡；

通過所述預設的小尺度目標檢測網絡對所述放大圖像進行特征提取和分 類，得到第二預測結果；

對所述第一預測結果和所述第二預測結果進行匯總分析，得到目標檢測 結果。

一種多尺度目標檢測裝置，包括：

圖像獲取模塊，用于獲取初始圖像；

第一傳輸模塊，用于將所述初始圖像放大形成圖像金字塔，輸入到預設 的特征金字塔網絡；

第一預測模塊，用于通過所述預設的特征金字塔網絡對所述初始圖像中 的目標進行識別和框選定位處理，得到第一預測結果；

圖像處理模塊，用于對所述初始圖像按照預設方式進行放大處理，得到 放大圖像；