[發明專利]圖像中目標物位置檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011373988.8
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112581522A
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發明（設計）人: 唐子豪;劉莉紅;劉玉宇
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T7/70
• 分類號: G06T7/70;G06T7/11;G06T7/194
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

1.一種圖像中目標物位置檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取包含目標物的訓練圖像集，對所述訓練圖像集進行圖像增強，得到增強圖像集；

將所述增強圖像集進行前景及背景的區域分割，得到分割圖像集，其中，所述分割圖像集中的每張圖像中包括前景區域及背景區域；

對所述分割圖像集中每張圖像的背景區域進行圖像填充，得到填充圖像集；

對所述填充圖像集中的每張圖像進行圖像擴展，得到擴展圖像集；

利用所述擴展圖像集對預先構建的位置識別網絡模型進行目標物位置識別訓練，得到訓練完成的位置識別網絡模型；

獲取待識別圖像，利用所述訓練完成的位置識別網絡模型對所述待識別圖像進行目標物位置識別，得到目標物位置識別結果。

2.如權利要求1所述的圖像中目標物位置檢測方法，其特征在于，所述對所述訓練圖像集進行圖像增強，得到增強圖像集，包括：

遍歷并獲取所述訓練圖像集的像素點；

利用預設的像素濾波器對所述像素點進行像素濾波處理，得到濾波圖像集；

對所述濾波圖像進行局部紋理加深，得到增強圖像集。

3.如權利要求2所述的圖像中目標物位置檢測方法，其特征在于，所述對所述濾波圖像集進行局部紋理加深，得到增強圖像集，包括：

用n×n的圖像窗口在所述濾波圖像集中依次執行區域選擇，得到多個圖像區域，根據每個所述圖像區域的中心像素以及所述中心像素的鄰域像素，利用預設算法計算每個所述圖像區域的中心像素的二進制碼元；

根據得到的所述二進制碼元對所述中心像素進行像素歸一化，得到增強圖像集。

4.如權利要求3所述的圖像中目標物位置檢測方法，其特征在于，所述根據每個所述圖像區域的中心像素以及所述中心像素的鄰域像素，利用預設算法計算每個所述圖像區域的中心像素的二進制碼元，包括：

利用如下算法計算所述圖像區域的中心像素的二進制碼元

其中，P₀為所述圖像區域的中心像素，P_e為所述中心像素的鄰域像素的均值，n為所述鄰域像素的個數，s(P₀-P_e)為量化運算。

5.如權利要求1所述的圖像中目標物位置檢測方法，其特征在于，所述將所述增強圖像集進行前景及背景的區域分割，得到分割圖像集，包括：

遍歷并獲取所述增強圖像集中每張增強圖像內各像素點的像素值；

確定所述像素值大于預設像素閾值的像素點為前景區域；

確定所述像素值小于或等于所述預設像素閾值的像素點為背景區域；

按照所述前景區域和所述背景區域將所述增強圖像集中每張增強圖像進行前景及背景的區域分割，得到分割圖像集。

6.如權利要求1所述的圖像中目標物位置檢測方法，其特征在于，所述利用所述訓練完成的位置識別網絡模型對所述待識別圖像進行目標物位置識別，得到目標物位置識別結果，包括：

利用所述位置識別網絡模型的前向并行卷積通道對所述待識別圖像進行卷積操作，得到前向特征圖；

利用所述位置識別網絡模型的后向并行卷積通道對所述前向特征圖及所述前向特征圖的下采樣圖像進行卷積操作，得到后向特征圖；

對獲得的前向特征圖和后向特征圖進行特征融合，得到融合特征圖；

利用像素分類算法對所述融合特征圖進行目標物位置識別，得到目標物位置識別結果。

7.如權利要求1至6中任一項所述的圖像中目標物位置檢測方法，其特征在于，所述對所述填充圖像集中的每張圖像進行圖像擴展包括圖像尺寸裁剪、圖像白平衡調節、圖像像素擾動、圖像幾何旋轉和圖像幾何拉伸之中的一項或多項操作。