[發明專利]目標檢測方法、裝置、設備、介質

有效

• 申請號: 201911421459.8
• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN111178300B
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 北京城市網鄰信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T3/00;G06N3/04
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 王娟;孫宛晨

公開了目標檢測方法、裝置、設備、介質。所述方法包括：確定用于待檢測圖像的一維特征表示；對所述一維特征表示進行目標檢測，以得到所述一維特征表示的一維目標檢測結果；基于所述一維目標檢測結果確定所述待檢測圖像中存在的目標以及該目標的位置。

技術領域

本申請涉及圖像處理領域，更具體地涉及一種目標檢測方法、裝置、設備、介質。

背景技術

二維全景圖像可以用二維的方式展示360°的全景信息。可以利用全景相機獲取二維的全景圖像。基于所獲取的二維全景圖像，可以通過電子設備直接顯示平面的全景圖像或者基于全景圖像生成對應的三維模型，并以三維的方式顯示所生成的模型。

全景圖像可以向用戶提供360°視角內的所有場景信息。為了能夠展示全部的場景信息，二維的全景圖像中展示的物體和場景存在一定程度上的變形。

發明內容

根據本申請的一方面，提出了一種目標檢測方法，包括：確定用于待檢測圖像的一維特征表示；對所述一維特征表示進行目標檢測，以得到所述一維特征表示的一維目標檢測結果；基于所述一維目標檢測結果確定所述待檢測圖像中存在的目標以及該目標的位置。

在一些實施例中，所述一維目標檢測結果指示所述一維特征表示中每個元素對應的待檢測圖像中的像素點屬于預定類別的目標的概率。

在一些實施例中，確定用于待檢測圖像的一維特征表示包括：利用包括至少一個卷積層和至少一個池化層的卷積神經網絡對所述待檢測圖像進行處理，以得到所述待檢測圖像的圖像特征；將所述待檢測圖像的圖像特征確定為所述一維特征表示；其中，所述待檢測圖像的尺寸為H×W，所述圖像特征的尺寸為1×W，其中H是所述待檢測圖像在高度方向上的像素個數，W是所述待檢測圖像在寬度方向上的像素個數，所述一維特征表示中的每個元素對應于所述待檢測圖像中一列像素點。

在一些實施例中，對所述一維特征表示進行目標檢測包括：利用LSTM網絡對所述一維特征表示進行處理，以得到所述一維特征表示的檢測特征；利用全連接層對所述檢測特征進行處理，以得到所述一維特征表示的一維目標檢測結果，其中所述一維目標檢測結果指示一維特征表示中每個元素屬于預定的多個類別的目標的分數。

在一些實施例中，基于所述一維目標檢測結果確定所述待檢測圖像中存在目標以及該目標的位置包括：該元素的最高分數，并將該元素確定為屬于具有最高分數的預定類別的目標；基于所述一維特征表示中屬于所述目標的各元素的位置確定所述待檢測圖像中的目標的尺寸和位置。

在一些實施例中，所述待檢測圖像是二維全景圖像，所述二維全景圖像對應于三維空間，所述三維空間通過所述三維空間的墻面和地面形成為至少部分封閉。

在一些實施例中，所述目標是所述三維空間中墻面上存在的對象。

在一些實施例中，確定用于待檢測圖像的一維特征表示包括：在所述三維空間中的至少一個方向上對所述待檢測圖像進行縮放，以確定縮放后的待檢測圖像；利用包括至少一個卷積層和至少一個池化層的卷積神經網絡對所述縮放后的待檢測圖像進行處理，以得到所述縮放后的待檢測圖像的圖像特征；將所述縮放后的待檢測圖像的圖像特征確定為所述一維特征表示；其中，所述縮放后的待檢測圖像的尺寸為H×W，所述圖像特征的尺寸為1×W，其中H是所述縮放后的待檢測圖像在高度方向上的像素個數，W是所述縮放后的待檢測圖像在寬度方向上的像素個數，所述一維特征表示中的每個元素用于表示所述縮放后的待檢測圖像中一列像素點。

在一些實施例中，所述至少一個方向包括平行于所述地面的水平方向和垂直于所述地面的豎直方向。

在一些實施例中，在確定用于待檢測圖像的一維特征表示之前，所述方法還包括：對所述待檢測圖像進行垂直校正，以使得校正后的待檢測圖像中的地面平行于水平線。