[發明專利]一種目標檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202110081738.5
• 申請日: 2021-01-21
• 公開（公告）號: CN112734747A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 周紅花
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T3/40
• 代理公司: 深圳翼盛智成知識產權事務所(普通合伙) 44300
• 代理人: 李漢亮

1.一種目標檢測方法，其特征在于，包括：

確定待檢測圖像中至少一個待檢測的目標對象，并獲取每個目標對象對應的目標模板圖像；

基于每個目標模板圖像中各像素點之間的像素值差異，確定每個目標模板圖像的圖像復雜度；

根據每個目標模板圖像的圖像復雜度，確定每個目標對象對應的檢測閾值；

根據所述目標模板圖像，對所述待檢測圖像進行識別，得到每個目標對象的多個候選對象檢測區域；

針對每個目標對象，根據所述候選對象檢測區域和所述目標模板圖像之間的相似度、以及目標對象對應的檢測閾值，從所述候選對象檢測區域中確定目標對象的至少一個初選對象檢測區域；

從所述目標對象的初選對象檢測區域中確定所述目標對象的至少一個目標對象檢測區域，得到每個目標對象的至少一個目標對象檢測區域。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標模板圖像，對所述待檢測圖像進行識別，得到每個目標對象的多個候選對象檢測區域，包括：

對每個目標對象對應的目標模板圖像進行不同尺度下的縮放，得到每個目標對象對應的多個尺度下的目標模板圖像；

基于多個尺度下的目標模板圖像，對所述待檢測圖像進行識別，得到每個目標對象的多個候選對象檢測區域。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從所述目標對象的初選對象檢測區域中確定所述目標對象的至少一個目標對象檢測區域，得到每個目標對象的至少一個目標對象檢測區域，包括：

針對每個目標對象，對所述初選對象檢測區域和所述目標模板圖像分別進行網格劃分，得到所述初選對象檢測區域的多個子對象檢測網格區域、以及所述目標模板圖像的多個子模板網格區域；

計算所述初選對象檢測區域的目標子對象檢測網格區域和所述目標模板圖像的目標子模板網格區域之間的子區域相似度，其中，所述目標子對象檢測網格區域的位置和所述目標子模板網格區域的位置相對應；

基于所述子區域相似度，從所述目標對象的初選對象檢測區域中確定所述目標對象的至少一個目標對象檢測區域，得到每個目標對象的至少一個目標對象檢測區域。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述計算所述初選對象檢測區域的目標子對象檢測網格區域和所述目標模板圖像的目標子模板網格區域之間的子區域相似度，包括：

計算在每個顏色通道下所述初選對象檢測區域的目標子對象檢測網格區域的第一像素均值；

計算在每個顏色通道下所述目標模板圖像的目標子模板網格區域的第二像素均值；

基于所述第一像素均值和所述第二像素均值，計算所述初選對象檢測區域的目標子對象檢測網格區域和所述目標模板圖像的目標子模板網格區域之間的子區域相似度。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每個目標模板圖像中各像素點之間的像素值差異，確定每個目標模板圖像的圖像復雜度，包括：

基于每個目標模板圖像中各像素點之間的像素值差異，確定每個目標模板圖像至少兩種類型的差異參數；

基于所述差異參數，確定每個目標模板圖像的圖像復雜度。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述差異參數包括橫向差異參數和縱向差異參數；所述基于所述差異參數，確定每個目標模板圖像的圖像復雜度，包括：

將所述橫向差異參數和所述縱向差異參數進行融合，得到每個目標模板圖像的圖像復雜度。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據每個目標模板圖像的圖像復雜度，確定每個目標對象對應的檢測閾值，包括：

基于每個目標模板圖像的圖像復雜度和預設映射關系集，確定每個目標對象對應的檢測閾值，其中，所述預設映射關系集包括預設圖像復雜度和預設檢測閾值之間的映射關系。