[發明專利]一種圖像檢測方法、圖像檢測裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011601355.8
• 申請日: 2020-12-29
• 公開（公告）號: CN112613570A
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 黃德威
• 申請（專利權）人: 深圳云天勵飛技術股份有限公司
• 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權代理有限公司 44566
• 代理人: 朱業剛

本發明涉及圖像處理技術領域，具體提供一種圖像檢測方法、圖像檢測裝置、計算機設備以及可讀存儲介質，其中，圖像檢測方法包括：將縮放圖像和填充圖像進行拼接處理，以獲取拼接圖像；將拼接圖像作為輸入圖像，輸入至預設的目標檢測模型，以獲取目標對象的候選框、候選框位置的置信度和置信度對應的可靠程度；根據候選框位置的置信度和置信度對應的可靠程度，從候選框確定出目標對象的最終檢測框。本發明一方面可以提高目標檢測模型對拼接圖像的可識別度，另一方面可以提高最終準確框的準確率，從而減少出現誤檢的問題。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖像檢測方法、圖像檢測裝置、計算機設備及可讀存儲介質。

背景技術

現有技術中，神經網絡模型的訓練方式通常為：模型網絡的一個分支輸出檢測框位置的置信度，模型網絡的另一個分支輸出檢測框類別的置信度。在一個應用場景中，示例性地，當前假設檢測框類別的置信度為A，檢測框位置的置信度為B，則最終的置信度為AB。使用這種方式容易造成誤檢，因為若檢測框分類的置信度A比較小，而檢測框位置的置信度B比較大的情況下，則AB的結果可能比實際使用的設置的置信度閾值要小，從而出現最終檢測框定位在非目標區域上，例如針對人臉檢測而言，當前可能將背景當成人臉，從而出現造成誤檢的情況。

發明內容

本發明提供一種圖像檢測方法、圖像檢測裝置、計算機設備及可讀存儲介質，用于解決傳統的神經網絡模型對被檢測圖像出現誤檢的問題。

本發明第一方面提供一種圖像檢測方法，該方法包括：

根據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，輸入至預設的目標檢測模型，以獲取目標對象的候選框、候選框位置的置信度和所述置信度對應的可靠程度；

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

可選地，所述根據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設區域進行復制，以獲取復制圖像；

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

可選地，所述對所述被檢測圖像進行等比例縮放，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；

按照所述縮放倍數對所述被檢測圖像進行等比例縮放，以獲取所述縮放圖像。

可選地，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。

可選地，所述將所述縮放圖像和所述填充圖像進行拼接處理，以獲取拼接圖像，包括：

獲取所述縮放圖像的預設區域與所述填充圖像的權重比例；

根據所述權重比例對所述縮放圖像和所述填充圖像進行加權融合，以獲取所述拼接圖像。

可選地，所述獲取所述縮放圖像的預設區域與所述填充圖像的權重比例，包括：