[發(fā)明專利]一種微小目標(biāo)檢測方法、介質(zhì)及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010905792.2
• 申請日: 2020-09-01
• 公開（公告）號: CN112183579B
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 趙欣洋;葉濤;王玄之;崔鵬;杜巍;趙希洋;朱穎;劉亮
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)寧夏電力有限公司檢修公司
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11319
• 代理人: 莎日娜

本發(fā)明公開一種微小目標(biāo)檢測方法、介質(zhì)及系統(tǒng)。該方法包括：將包含微小目標(biāo)的圖像輸入深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)后，輸出從所述圖像中提取出的所述微小目標(biāo)，其中，所述微小目標(biāo)的面積小于預(yù)設(shè)面積；將提取出的所述微小目標(biāo)輸入放大深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，輸出放大預(yù)設(shè)倍數(shù)的所述微小目標(biāo)；將放大預(yù)設(shè)倍數(shù)的所述微小目標(biāo)輸入深度學(xué)習(xí)分類網(wǎng)絡(luò)，輸出所述微小目標(biāo)的類別。本發(fā)明可有效提高微小目標(biāo)的檢測精度，降低誤檢率，從而提高整個計算機(jī)視覺系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，具有較好的實(shí)際應(yīng)用價值和經(jīng)濟(jì)效益。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種微小目標(biāo)檢測方法、介質(zhì)及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

近年來，隨著深度學(xué)習(xí)和計算機(jī)算力的不斷發(fā)展突破，深度學(xué)習(xí)在分類任務(wù)、目標(biāo)檢測、語義分割等計算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了傳統(tǒng)算法不可比擬的效果，并應(yīng)用在各行各業(yè)。

在目標(biāo)檢測領(lǐng)域，目前主流的應(yīng)用算法有：SSD、FasterRcnn、YOLO等，其在實(shí)際應(yīng)用中取得了不錯的效果，但這些算法普遍存在的一個問題，在檢測微小目標(biāo)時，其檢測精度較低。主要原因首先在于微小目標(biāo)所含像素較少，其攜帶的數(shù)據(jù)信息量較少，其次深度學(xué)習(xí)的一般規(guī)律是網(wǎng)絡(luò)深度越深檢測精度越高。這樣會導(dǎo)致微小目標(biāo)經(jīng)過較深的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，在下采樣的作用下，微小目標(biāo)本身所攜帶的較少信息在較深的特征圖中幾乎消失了，從而導(dǎo)致微小目標(biāo)檢測精度的下降。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種微小目標(biāo)檢測方法、介質(zhì)及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)檢測微小目標(biāo)的精度低的問題。

第一方面，提供一種微小目標(biāo)檢測方法，包括：將包含微小目標(biāo)的圖像輸入深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)后，輸出從所述圖像中提取出的所述微小目標(biāo)，其中，所述微小目標(biāo)的面積小于預(yù)設(shè)面積；將提取出的所述微小目標(biāo)輸入放大深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，輸出放大預(yù)設(shè)倍數(shù)的所述微小目標(biāo)；將放大預(yù)設(shè)倍數(shù)的所述微小目標(biāo)輸入深度學(xué)習(xí)分類網(wǎng)絡(luò)，輸出所述微小目標(biāo)的類別。

第二方面，提供一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)上存儲有計算機(jī)程序指令；所述計算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如第一方面實(shí)施例所述的微小目標(biāo)檢測方法。

第三方面，提供一種微小目標(biāo)檢測系統(tǒng)，包括：如第二方面實(shí)施例所述的計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。

這樣，本發(fā)明實(shí)施例，可有效提高微小目標(biāo)的檢測精度，降低誤檢率，從而提高整個計算機(jī)視覺系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，具有較好的實(shí)際應(yīng)用價值和經(jīng)濟(jì)效益。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對本發(fā)明實(shí)施例的描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明實(shí)施例的微小目標(biāo)檢測方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例的放大深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例的殘差ResNet網(wǎng)絡(luò)的局部結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4是本發(fā)明實(shí)施例的周期混牌算子的示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲取的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明實(shí)施例公開了一種微小目標(biāo)檢測方法。如圖1所示，該微小目標(biāo)檢測方法包括如下的步驟：

步驟S1：將包含微小目標(biāo)的圖像輸入深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)后，輸出從圖像中提取出的微小目標(biāo)。