[發(fā)明專(zhuān)利]物體檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110565334.3
• 申請(qǐng)日: 2021-05-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113379683A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-09-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 商明陽(yáng);向大衛(wèi);王志成
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京邁格威科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/00;G06T7/70
• 代理公司: 北京潤(rùn)澤恒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11319
• 代理人: 王婷婷

1.一種物體檢測(cè)方法，其特征在于，包括：

對(duì)待檢測(cè)圖像中的物體的局部區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)，得到所述物體的至少一個(gè)候選局部框，其中，一個(gè)物體的候選局部框用于框選該物體的局部區(qū)域；

從所述物體的至少一個(gè)候選局部框中，篩選出所述物體的目標(biāo)局部框；

根據(jù)所述物體的目標(biāo)局部框，確定所述物體的完整框，其中，一個(gè)物體的完整框表征該物體的檢測(cè)結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，從所述物體的至少一個(gè)候選局部框中，篩選出所述物體的目標(biāo)局部框，包括：

根據(jù)所述物體的至少一個(gè)候選局部框之間的重疊度，從所述物體的至少一個(gè)候選局部框中篩選出一個(gè)候選局部框，作為所述物體的目標(biāo)局部框；或

根據(jù)所述物體的至少一個(gè)候選局部框分別與所述物體的中心之間的距離，從所述物體的至少一個(gè)候選局部框中篩選出一個(gè)候選局部框，作為所述物體的目標(biāo)局部框。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述物體的目標(biāo)局部框，確定所述物體的完整框，包括：

根據(jù)所述物體的目標(biāo)局部框和所述目標(biāo)局部框?qū)?yīng)的局部特征圖，確定所述物體的目標(biāo)局部結(jié)構(gòu)；

根據(jù)所述物體的完整結(jié)構(gòu)與所述物體的各個(gè)局部結(jié)構(gòu)之間的相對(duì)位置關(guān)系和所述物體的目標(biāo)局部結(jié)構(gòu)，確定所述物體的完整框。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述物體的目標(biāo)局部框，確定所述物體的完整框，包括：

將所述物體的目標(biāo)局部框和所述目標(biāo)局部框所框選的圖像區(qū)域的特征圖，輸入預(yù)先訓(xùn)練的第一物體檢測(cè)模型，得到所述物體的完整框，其中，所述第一物體檢測(cè)模型，是利用預(yù)先標(biāo)記有樣本物體的局部框和完整框的樣本圖像訓(xùn)練得到的；或

將所述物體的目標(biāo)局部框和所述待檢測(cè)圖像的特征圖，輸入預(yù)先訓(xùn)練的第二物體檢測(cè)模型，得到所述物體的完整框，其中，所述第二物體檢測(cè)模型是利用標(biāo)記有樣本物體的局部框和完整框的樣本圖像訓(xùn)練得到的。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，對(duì)待檢測(cè)圖像中的物體的局部區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)，得到所述物體的至少一個(gè)候選局部框，包括：

將所述待檢測(cè)圖像輸入局部區(qū)域檢測(cè)模型，得到所述待檢測(cè)圖像中的物體的所述至少一個(gè)候選局部框。

6.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，對(duì)待檢測(cè)圖像中的物體的局部區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)，得到所述物體的至少一個(gè)候選局部框，以及，從所述物體的至少一個(gè)候選局部框中，篩選出所述物體的目標(biāo)局部框，包括：

將所述待檢測(cè)圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練的物體檢測(cè)模型中的局部框預(yù)測(cè)子模型，得到所述待檢測(cè)圖像中的物體的目標(biāo)局部框；

根據(jù)所述物體的目標(biāo)局部框，確定所述物體的完整框，包括：

獲得所述局部框預(yù)測(cè)子模型中的預(yù)設(shè)層輸出的所述待檢測(cè)圖像的特征圖；

將所述待檢測(cè)圖像的特征圖和所述物體的目標(biāo)局部框輸入所述預(yù)先訓(xùn)練的物體檢測(cè)模型中的完整框預(yù)測(cè)子模型，得到所述物體的完整框；其中，所述物體檢測(cè)模型包括順次串聯(lián)的所述局部框預(yù)測(cè)子模型和所述完整框預(yù)測(cè)子模型，所述物體檢測(cè)模型是以多個(gè)預(yù)先標(biāo)記有樣本物體的局部框和完整框的樣本圖像為訓(xùn)練樣本，對(duì)第三預(yù)設(shè)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到的。

7.一種物體檢測(cè)裝置，其特征在于，包括：

檢測(cè)模塊，用于根據(jù)用于對(duì)待檢測(cè)圖像中的物體的局部區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)，得到所述物體的至少一個(gè)候選局部框，其中，一個(gè)物體的候選局部框用于框選該物體的局部區(qū)域；

篩選模塊，用于從所述物體的至少一個(gè)候選局部框中，篩選出所述物體的目標(biāo)局部框；

框選模塊，用于根據(jù)所述物體的目標(biāo)局部框，確定所述物體的完整框，其中，一個(gè)物體的完整框表征該物體的檢測(cè)結(jié)果。

8.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-6任一所述的物體檢測(cè)方法。

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，其存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序使得處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1-6任一所述的物體檢測(cè)方法。