[發明專利]目標檢測方法及裝置、電子設備、存儲介質

有效

• 申請號: 202010625186.5
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111768392B
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發明（設計）人: 張發恩;秦樹鑫
• 申請（專利權）人: 創新奇智（廣州）科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/70;G06N3/04
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 鐘揚飛

本申請提供一種目標檢測方法及裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質，方法包括：將待檢測圖像作為特征提取網絡的輸入，獲得所述特征提取網絡輸出的多個尺度的圖像特征；將多個尺度的圖像特征作為分類網絡的輸入，獲得所述分類網絡輸出的分類結果圖和語義分割圖；融合所述分類結果圖和語義分割圖，獲得目標置信度得分圖；篩選所述目標置信度得分圖中像素值大于預設第一閾值的像素點，獲得檢測結果圖；基于所述檢測結果圖確定目標在所述待檢測圖像中的位置信息。本申請實施例，可以避免單一檢測方式的局限性，提高檢測精度，從而檢測出待檢測圖像中尺寸小、邊緣模糊的目標。

技術領域

本申請涉及圖像處理技術領域，特別涉及一種目標檢測方法及裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質。

背景技術

在工業的各個生產階段，存在大量質檢流程。對于汽車零部件、3C電子產品、紡織布料、建筑物體等生產對象，質檢的內容包括表面缺陷檢測。通常，可基于傳統圖像視覺技術對待檢測對象表面的明顯缺陷(比如，尺寸較大、邊緣清晰的破損)進行檢測。而對于劃痕、壓傷、污跡、凹凸等尺寸小、邊緣模糊的缺陷，往往需要人工進行檢測。

發明內容

本申請實施例的目的在于提供一種目標檢測方法及裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質，基于圖像處理技術對圖像中尺寸小、邊緣模糊的目標進行檢測。

一方面，本申請提供了一種目標檢測方法，包括：

將待檢測圖像作為特征提取網絡的輸入，獲得所述特征提取網絡輸出的多個尺度的圖像特征；

將多個尺度的圖像特征作為分類網絡的輸入，獲得所述分類網絡輸出的分類結果圖和語義分割圖；

融合所述分類結果圖和語義分割圖，獲得目標置信度得分圖；其中，所述目標置信度得分圖中每一像素點的像素值，表示該像素點在所述待檢測圖像中對應的像素點屬于目標的置信度；

篩選所述目標置信度得分圖中像素值大于預設第一閾值的像素點，獲得檢測結果圖；

基于所述檢測結果圖確定目標在所述待檢測圖像中的位置信息。

在一實施例中，所述分類網絡包括網格化分類網絡和語義分割網絡；

所述將多個尺度的圖像特征作為分類網絡的輸入，獲得所述分類網絡輸出的分類結果圖和語義分割圖，包括：

將多個尺度的圖像特征作為所述網格化分類網絡的輸入，針對每一尺度的圖像特征，通過所述網格化分類網絡將所述圖像特征依據多種粒度劃分為多組網格圖像特征；

通過所述網格化分類網絡對所述網格圖像特征進行分類計算，獲得與多個尺度多個粒度對應的多組分類結果圖；

將多個尺度的圖像特征作為所述語義分割網絡的輸入，通過所述語義分割網絡對多個尺度的圖像特征進行融合；

通過所述語義分割網絡對融合后的特征圖進行計算，獲得語義分割圖。

在一實施例中，所述特征提取網絡和所述分類網絡通過如下方式訓練得到：

將樣本圖像輸入至所述特征提取網絡，獲得所述特征提取網絡輸出的多個尺度的圖像特征；其中，所述樣本圖像攜帶軟標簽圖像和多個尺度多個粒度的多組網格標簽圖；

將所述多個尺度的圖像特征輸入所述分類網絡，獲得所述分類網絡中網格化分類網絡輸出的多個尺度多個粒度的多組分類結果圖，以及，所述分類網絡中語義分割網絡輸出的語義分割圖；

基于所述軟標簽圖和所述語義分割圖之間的差異，以及，多個尺度多個粒度的多組網格標簽圖與多個尺度多個粒度的多組分類結果圖之間的差異，調整所述特征提取網絡和所述分類網絡的網絡參數；

重復上述過程，直至所述特征提取網絡和所述分類網絡收斂。