[發明專利]基于光微分與雙通道神經網絡的目標檢測方法和裝置

有效

• 申請號: 202110276253.1
• 申請日: 2021-03-15
• 公開（公告）號: CN112906816B
• 公開（公告）日: 2021-11-09
• 發明（設計）人: 何良雨;崔健;劉彤
• 申請（專利權）人: 鋒睿領創(珠海)科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 梁韜

1.一種基于光微分與雙通道神經網絡的目標檢測方法，其特征在于，該方法包括：

獲取待檢測的產品預定位置的圖片對應的待檢測特征圖，所述待檢測的產品預定位置的圖片對應的待檢測特征圖是利用帶有二維光學微分器的圖像傳感器采集的，所述二維光學微分器用于將目標光場轉換為微分光場，所述圖像傳感器用于接收微分光場；

利用雙通道神經網絡模型的第i個雙通道融合特征層的主路特征提取通道確定第i-1個多維度交互融合特征圖的平均池化特征圖；利用所述第i個雙通道融合特征層的支路特征提取通道確定第i-1個多維度交互融合特征圖的最大池化特征圖；利用所述第i個雙通道融合特征層的多維度交互特征融合層多維度交互融合所述平均池化特征圖和所述最大池化特征圖以確定第i個多維度交互融合特征圖，i≤N，N為所述雙通道神經網絡模型的雙通道融合特征層的總層數，第0個多維度交互融合特征圖為所述待檢測特征圖，所述第i個多維度交互融合特征圖通過以下公式計算：

S_i=σ(V_i*avgpool(C_i)+V_i*maxpool(C_i)+b_i)

S_i表示第i個多維度交互融合特征圖，σ表示sigmoid操作，avgpool()表示平均池化操作，maxpool()表示最大池化操作，V_i表示第i個交互融合特征圖C_i對應的卷積核，b_i表示預設的第i個偏置量；

D^Hi×Wi表示像素尺寸為H_i×W_i的第i個融合特征圖，δ表示softmax操作；

Q^Hi×Wi表示像素尺寸為H_i×W_i的第i-1個多維度交互融合特征圖的平均池化特征圖，P^Hi×Wi表示像素尺寸為H_i×W_i的第i-1個多維度交互融合特征圖的最大池化特征圖，V_（h，w）*Q^Hi×Wi表示卷積核的中心位于第i-1個多維度交互融合特征圖的平均池化特征圖的第h行第w列，V_（h，w）*P^Hi×Wi表示卷積核的中心位于第i-1個多維度交互融合特征圖的最大池化特征圖的第h行第w列；

利用所述雙通道神經網絡模型的輸出層預測第N個多維度交互融合特征圖的每一個像素點對應的預定數量的預測邊界框；

確定各個預測邊界框的對應置信度；

將大于預設置信閾值的置信度對應的預測邊界框作為真實邊界框以根據所述真實邊界框確定目標位置。