[發明專利]目標檢測方法、裝置及設備

在審

• 申請號: 202010561372.7
• 申請日: 2020-06-18
• 公開（公告）號: CN111753702A
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發明（設計）人: 程戰戰
• 申請（專利權）人: 上海高德威智能交通系統有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 王葉娟

本發明提供一種目標檢測方法、裝置及設備，可確定被檢測出的目標對象在圖像中的圖像質量。該方法包括：獲取待檢測的目標圖像，所述目標圖像包含目標對象；將所述目標圖像輸入至已訓練的目標對象檢測網絡，得到所述目標對象檢測網絡中的至少一個指定處理層輸出的目標特征信息，所述目標特征信息是在所述目標對象檢測網絡檢測目標對象的位置信息的過程中輸出的；將所述目標特征信息輸入至質量檢測網絡，以得到圖像質量參數，所述圖像質量參數用于表征所述目標對象在所述目標圖像中的圖像質量。

技術領域

本發明涉及目標檢測技術領域，尤其涉及的是一種目標檢測方法、裝置及設備。

背景技術

目標檢測往往是理解場景的第一步。在一些場景中，會拍攝到大量的目標對象在姿態、遮擋、光照、尺寸等方面各異的圖像，而這些圖像中，有些圖像的質量比較差，目標對象在圖像中并不清晰、或者并不完整，不利于正確地理解場景。比如，在失焦(即對焦未對準)情況下采集的圖像中，目標對象會非常模糊。又如，在目標對象未完整進入攝像機設備視場的情況下采集的圖像中，目標對象會不完整，比如只有半個人。

目前，在執行目標檢測任務時不會確定圖像質量，在圖像質量較差時目標檢測任務仍能完成，所以會產生檢出的目標對象不全、目標對象極小、可辨認度低等情況，而這些情況也無法得到區分，所有的檢測結果會被繼續使用，進而會導致基于這些檢測結果的進一步處理出現問題，比如導致監控系統誤報警等，影響系統穩定性。

發明內容

有鑒于此，本發明提供一種目標檢測方法、裝置及設備，可確定被檢測出的目標對象在圖像中的圖像質量。

本發明第一方面提供一種目標檢測方法，包括：

獲取待檢測的目標圖像，所述目標圖像包含目標對象；

將所述目標圖像輸入至已訓練的目標對象檢測網絡，得到所述目標對象檢測網絡中的至少一個指定處理層輸出的目標特征信息，所述目標特征信息是在所述目標對象檢測網絡檢測目標對象的位置信息的過程中輸出的；

將所述目標特征信息輸入至質量檢測網絡，以得到圖像質量參數，所述圖像質量參數用于表征所述目標對象在所述目標圖像中的圖像質量。

根據本發明的一個實施例，

所述目標對象檢測網絡和所述質量檢測網絡為同一神經網絡的不同子網絡；

或者，

所述目標對象檢測網絡和所述質量檢測網絡為兩個相互獨立的神經網絡。

根據本發明的一個實施例，該方法進一步包括：

將所述目標特征信息輸入至位置檢測網絡，以得到準確度指標，所述準確度指標用于指示所述目標對象檢測網絡檢測的所述目標對象的位置信息的準確性；

所述位置檢測網絡與所述目標對象檢測網絡和所述質量檢測網絡中的至少一個集成在同一神經網絡；或者，

所述位置檢測網絡、所述目標對象檢測網絡和所述質量檢測網絡為相互獨立的神經網絡。

根據本發明的一個實施例，目標對象檢測網絡通過以下方式訓練：

獲取訓練樣本集，所述訓練樣本集包括多個圖像樣本，每一圖像樣本被標定有對應的第一標簽信息，所述第一標簽信息用于指示圖像樣本中對象的位置與類別；

利用所述訓練樣本集中的圖像樣本及對應的第一標簽信息對初始目標對象檢測網絡進行訓練，以得到所述目標對象檢測網絡。

根據本發明的一個實施例，所述訓練樣本集的圖像樣本還被標定有對應的第二標簽信息；所述第二標簽信息用于指示對象在圖像樣本中的圖像質量；

所述質量檢測網絡通過以下方式訓練：