[發(fā)明專利]一種圖像檢測方法、圖像檢測裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202011601355.8
• 申請日: 2020-12-29
• 公開（公告）號: CN112613570A
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黃德威
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳云天勵飛技術(shù)股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳眾鼎匯成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44566
• 代理人: 朱業(yè)剛

1.一種圖像檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

根據(jù)被檢測圖像獲取縮放圖像和填充圖像；

將所述縮放圖像和所述填充圖像進(jìn)行拼接處理，以獲取拼接圖像；

將所述拼接圖像作為輸入圖像，輸入至預(yù)設(shè)的目標(biāo)檢測模型，以獲取目標(biāo)對象的候選框、候選框位置的置信度和所述置信度對應(yīng)的可靠程度；

根據(jù)所述候選框位置的置信度和所述置信度對應(yīng)的可靠程度，從所述候選框確定出所述目標(biāo)對象的最終檢測框。

2.如權(quán)利要求1所述的圖像檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)被檢測圖像獲取縮放圖像和填充圖像，包括：

確定所述被檢測圖像的長寬比例是否符合所述目標(biāo)檢測模型的輸入圖像長寬比例；

若所述被檢測圖像的長寬比例為不符合所述輸入圖像長寬比例，則對所述被檢測圖像進(jìn)行等比例縮放，以獲取縮放圖像；其中，所述等比例縮放的縮放倍數(shù)由所述被檢測圖像的長寬比例和所述輸入圖像長寬比例確定；

對所述縮放圖像中的預(yù)設(shè)區(qū)域進(jìn)行復(fù)制，以獲取復(fù)制圖像；

確定填充圖像的長寬，將所述復(fù)制圖像放大至所述填充圖像的長寬，以獲取所述填充圖像。

3.如權(quán)利要求2所述的圖像檢測方法，其特征在于，所述對所述被檢測圖像進(jìn)行等比例縮放，以獲取縮放圖像，包括：

將所述被檢測圖像的長度除以所述輸入圖像長度，以獲取所述縮放倍數(shù)；

按照所述縮放倍數(shù)對所述被檢測圖像進(jìn)行等比例縮放，以獲取所述縮放圖像。

4.如權(quán)利要求2所述的圖像檢測方法，其特征在于，所述確定填充圖像的長寬，包括：

將所述輸入圖像長度作為所述填充圖像的長度；

將所述輸入圖像寬度減去所述縮放圖像的寬度，以確定所述填充圖像的寬度。

5.如權(quán)利要求2所述的圖像檢測方法，其特征在于，所述將所述縮放圖像和所述填充圖像進(jìn)行拼接處理，以獲取拼接圖像，包括：

獲取所述縮放圖像的預(yù)設(shè)區(qū)域與所述填充圖像的權(quán)重比例；

根據(jù)所述權(quán)重比例對所述縮放圖像和所述填充圖像進(jìn)行加權(quán)融合，以獲取所述拼接圖像。

6.如權(quán)利要求5所述的圖像檢測方法，其特征在于，所述獲取所述縮放圖像的預(yù)設(shè)區(qū)域與所述填充圖像的權(quán)重比例，包括：

確定所述復(fù)制圖像的寬度與所述填充圖像的寬度的比值；

將所述復(fù)制圖像的寬度與所述填充圖像的寬度的比值作為所述權(quán)重比例。

7.如權(quán)利要求1-6任一項所述的圖像檢測方法，其特征在于，所述目標(biāo)檢測模型為通過已標(biāo)注訓(xùn)練圖像進(jìn)行訓(xùn)練得到，包括：

獲取訓(xùn)練圖像集和驗證圖像集，所述訓(xùn)練圖像集包括所述已標(biāo)注訓(xùn)練圖像；

通過所述已標(biāo)注訓(xùn)練圖像對預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；

將所述驗證圖像集的驗證圖像輸入至所述預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，以獲取所述預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的檢測目標(biāo)對應(yīng)的檢測框位置的置信度和所述檢測框位置的置信度的可靠程度；

根據(jù)所述檢測框位置的置信度和所述檢測框位置的置信度的可靠程度，獲取損失函數(shù)值；

根據(jù)所述損失函數(shù)值對所述預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整并繼續(xù)訓(xùn)練，直至所述預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型滿足收斂條件時結(jié)束訓(xùn)練，以得到所述目標(biāo)檢測模型。

8.如權(quán)利要求1-6任一項所述的圖像檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述候選框位置的置信度和所述置信度對應(yīng)的可靠程度，從所述候選框確定出所述目標(biāo)對象的最終檢測框，包括：

在所述候選框中，確定是否存在候選框位置的置信度大于第一預(yù)設(shè)閾值，且所述置信度對應(yīng)的可靠程度大于第二預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)候選框；

若確定存在所述候選框位置的置信度大于所述第一預(yù)設(shè)閾值，且所述置信度對應(yīng)的可靠程度大于所述第二預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)候選框，則將所述目標(biāo)候選框作為所述目標(biāo)對象的最終檢測框。