[發明專利]目標檢測方法、裝置、計算機設備和可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202011163151.0
• 申請日: 2020-10-27
• 公開（公告）號: CN112348013A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 肖堯
• 申請（專利權）人: 上海眼控科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/62
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 袁武

1.一種目標檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標圖像，并根據所述目標圖像，獲取多個超像素集合；所述目標圖像包括至少一個目標物，所述多個超像素集合是對所述目標圖像對應的多個超像素進行融合得到的；

對所述多個超像素集合進行迭代融合，在每次迭代過程中，基于相鄰超像素集合之間的最小超像素距離，獲取對應相鄰超像素集合之間的集合距離，并根據各集合距離對各相鄰超像素集合進行融合；所述集合距離用于表征所述相鄰超像素集合之間的特征相似度；

從迭代融合得到多個初始候選框中確定所述目標物對應的多個目標候選框；所述多個目標候選框用于確定所述目標物在所述目標圖像中的檢測位置框。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于相鄰超像素集合之間的最小超像素距離，獲取對應相鄰超像素集合之間的集合距離，包括：

獲取相鄰超像素集合之間的最大超像素距離；

基于相鄰超像素集合之間的最小超像素距離，獲取對應相鄰超像素集合之間的高復雜度距離，并基于相鄰超像素集合之間的最大超像素距離，獲取對應相鄰超像素集合之間的的低復雜度距離；

根據相鄰超像素集合之間的低復雜度距離、高復雜度距離以及預設的權重約束參數，獲取對應相鄰超像素集合之間的集合距離；

其中，所述低復雜度距離用于表征在超像素集合的特征復雜度為低復雜度的情況下，相鄰超像素集合之間的特征相似度；所述高復雜度距離用于表征在超像素集合的特征復雜度為高復雜度的情況下，相鄰超像素集合之間的特征相似度。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取所述目標圖像對應的多個超像素中，各超像素之間的顏色材質特征距離；所述顏色材質特征距離用于表征對應一對超像素之間的顏色特征和材質特征的特征相似度；

將相鄰超像素集合中，最小的顏色材質特征距離確定為對應相鄰超像素集合之間的最小超像素距離，并將相鄰超像素集合中，最大的顏色材質特征距離確定為對應相鄰超像素集合之間的最大超像素距離。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于相鄰超像素集合之間的最小超像素距離，獲取對應相鄰超像素集合之間的高復雜度距離，并基于相鄰超像素集合之間的最大超像素距離，獲取對應相鄰超像素集合之間的的低復雜度距離，包括：

獲取相鄰超像素集合之間的圖特征距離和邊緣損失距離；所述圖特征距離表征相鄰超像素集合中距離最近的超像素之間的距離，所述邊緣損失距離是基于所述目標圖像對應的邊緣響應圖得到的；

根據相鄰超像素集合之間的最小超像素距離和圖特征距離，計算對應相鄰超像素集合之間的的高復雜度距離；

根據相鄰超像素集合之間的最大超像素距離、圖特征距離和邊緣損失距離，計算對應相鄰超像素集合之間的低復雜度距離。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述獲取相鄰超像素集合之間的圖特征距離和邊緣損失距離，包括：

根據所述目標圖像對應的邊緣響應圖，計算相鄰超像素集合中一對超像素之間的邊緣損失值，并根據相鄰超像素集合對應的各邊緣損失值計算對應相鄰超像素集合之間的邊緣損失距離；

將所述目標圖像對應的各超像素作為一個節點，構建連接圖，并采用最短路徑算法獲取相鄰超像素之間的超像素圖距離，并根據相鄰超像素集合對應的各超像素圖距離計算對應相鄰超像素集合之間的圖特征距離。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標圖像，獲取多個超像素集合,包括：

對所述目標圖像進行超像素分割，得到所述目標圖像對應的所述多個超像素；

計算相鄰超像素之間的顏色材質特征距離、超像素圖距離以及邊緣損失值；

采用貪婪算法，根據各相鄰超像素之間的顏色材質特征距離、超像素圖距離以及邊緣損失值，對所述多個超像素進行融合，得到所述多個超像素集合。