[發明專利]目標檢測方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201910989718.0
• 申請日: 2019-10-17
• 公開（公告）號: CN110717549A
• 公開（公告）日: 2020-01-21
• 發明（設計）人: 周康明;郭義波
• 申請（專利權）人: 上海眼控科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/12
• 代理公司: 11205 北京同立鈞成知識產權代理有限公司
• 代理人: 徐靜;劉芳

1.一種目標檢測方法，其特征在于，包括：

對當代種群中的多個第一個體采用差分進化算法，以得到訓練集，所述第一個體包括對應物體的長、寬、高屬性，所述訓練集包括：多個第二個體，所述第二個體包括對應物體的長、寬、高屬性；

根據所述訓練集，確定多個錨點框各自的長、寬、高屬性；

確定所述多個錨點框各自的中心點的長、寬、高屬性和所述多個錨點框各自的偏航角；

根據所述多個錨點框進行目標檢測。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對當代種群中的多個第一個體采用差分進化算法，以得到訓練集，包括：

確定所述多個第一個體各自對應的適應度；

若所述多個第一個體各自對應的適應度不滿足預設條件，則對所述當代種群中的多個第一個體采用交叉、變異和選擇，以得到下一代種群，并確定所述下一代種群中各個個體對應的適應度，直至得到滿足所述預設條件的種群為止，并將滿足所述預設條件的種群確定為所述訓練集；

若所述多個第一個體各自對應的適應度滿足預設條件，則將所述當代種群確定為所述訓練集。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，根據所述訓練集，確定多個錨點框各自的長、寬、高屬性，包括：

計算所述訓練集中的多個第二個體的長、寬、高屬性分別對應的平均值；

將所述多個第二個體的長、寬、高屬性分別對應的平均值作為至少一個第一錨點框各自的長、寬、高屬性，所述至少一個第一錨點框為所述多個錨點框中的一部分；

將所述訓練集輸入至所述差分進化算法中的適應度函數，以確定令所述適應度函數達到最大值時的長、寬、高屬性；

將令所述適應度函數達到最大值時的長、寬、高屬性作為至少一個第二錨點框各自的長、寬、高屬性，所述至少一個第二錨點框為所述多個錨點框中的另一部分。

4.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，根據所述訓練集，確定多個錨點框各自的長、寬、高屬性，包括：

計算所述訓練集中的多個第二個體的長、寬、高屬性分別對應的平均值；

將所述多個第二個體的長、寬、高屬性分別對應的平均值作為所述多個錨點框各自的長、寬、高屬性；

或者，

將所述訓練集輸入至所述差分進化算法中的適應度函數，以確定令所述適應度函數達到最大值時的長、寬、高屬性；

將令所述適應度函數達到最大值時的長、寬、高屬性作為所述多個錨點框各自的長、寬、高屬性。

5.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述確定所述多個錨點框各自的中心點的長、寬、高屬性，包括：

確定所述多個第一個體分別對應的特征圖，每個所述特征圖包括：至少一個三維特征點；

將每個所述特征圖中的三維特征點轉換為二維特征點，所述二維特征點包括長、寬屬性；

確定所有所述二維特征點的中心點的長、寬屬性，以得到所述多個錨點框各自的中心點的長、寬屬性；

計算所述訓練集中的多個第二個體的高屬性對應的平均值；

根據所述多個第二個體的高屬性對應的平均值，得到所述多個錨點框各自的中心點的高屬性。

6.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，通過如下公式確定所述多個錨點框各自的偏航角：

7.一種目標檢測裝置，其特征在于，包括：

處理模塊，用于對當代種群中的多個第一個體采用差分進化算法，以得到訓練集，所述第一個體包括對應物體的長、寬、高屬性，所述訓練集包括：多個第二個體，所述第二個體包括對應物體的長、寬、高屬性；

第一確定模塊，用于根據所述訓練集，確定多個錨點框各自的長、寬、高屬性；

第二確定模塊，用于確定所述多個錨點框各自的中心點的長、寬、高屬性和所述多個錨點框各自的偏航角；

檢測模塊，用于根據所述多個錨點框進行目標檢測。