[發明專利]目標檢測方法及應用其的車輛拋灑滴漏識別方法

有效

• 申請號: 202111058863.0
• 申請日: 2021-09-10
• 公開（公告）號: CN113505769B
• 公開（公告）日: 2021-12-14
• 發明（設計）人: 毛云青;葛俊;李開民
• 申請（專利權）人: 城云科技（中國）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 無錫市匯誠永信專利代理事務所(普通合伙) 32260
• 代理人: 倪楊

1.一種目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取待測圖像；

將所述待測圖像經卷積池化后得到的特征圖輸入特征提取網絡中，其中，所述特征提取網絡包括多層殘差模塊和每相鄰兩層所述殘差模塊間連接的感受野增強模塊，所述感受野增強模塊用于增強每一所述殘差模塊輸出的圖像特征的感受野；

在所述感受野增強模塊將殘差模塊輸出的第一特征信息的通道分為不同部分特征，一部分特征送入增大感受野算子進行卷積，輸出的特征結果與另一部分特征拼接，對拼接后的特征采用通道混洗后與所述第一特征信息進行求和，輸出第二特征信息；

從第二個所述殘差模塊起將每一所述殘差模塊輸出的圖像特征與下一所述殘差模塊輸出的圖像特征輸入融合網絡中進行融合獲取多個融合特征；

分別將每一所述融合特征輸入預測網絡中，輸出預測結果。

2.根據權利要求1所述的目標檢測方法，其特征在于，所述增大感受野算子包括一個增大感受野的3x3卷積核和一個用于擴充特征通道數的1x1卷積核，經1x1卷積后的所述特征結果的通道數與另一部分特征通道數之和與所述第一特征信息通道數相等。

3.根據權利要求1所述的目標檢測方法，其特征在于，所述通道混洗包括：采用shuffleNet對拼接后的各部分特征的通道進行有序打亂。

4.根據權利要求1所述的目標檢測方法，其特征在于，應用于拋灑物檢測中，其中所述預測結果至少包括所述待測圖像中確定拋灑物位置的拋灑物候選框。

5.根據權利要求4所述的目標檢測方法，其特征在于，基于所述拋灑物候選框從所述待測圖像中提取拋灑物圖像，對所述拋灑物圖像進行尺度變化后復制在第一樣本圖像上得到第二樣本圖像，其中，所述第一樣本圖像、所述第二樣本圖像用于對目標檢測方法所需模型進行訓練。

6.根據權利要求1所述的目標檢測方法，其特征在于，每個所述殘差模塊包括若干堆疊的殘差塊，其中每一所述殘差塊包括一個用于減少特征通道的1x1卷積核、一個用于增大感受野的3x3卷積核和一個用于擴充特征通道數的1x1卷積核，下層殘差模塊的殘差塊數量大于上層殘差模塊的殘差數量且最下層殘差模塊的殘差塊數量與最上層殘差模塊的殘差塊數量相等。

7.根據權利要求1所述的目標檢測方法，其特征在于，在所述融合網絡中將每個下層殘差模塊輸出的圖像特征通過反卷積進行圖像特征的尺寸放大，將放大后的圖像特征與上層殘差模塊輸出的圖像特征拼接，輸出所述融合特征。

8.一種車輛拋灑滴漏識別方法，其特征在于，包括：

將連續多幀監控視頻幀輸入車輛檢測模型，獲取至少兩所述監控視頻幀中同一待測車輛的軌跡坐標點；

跟蹤所述軌跡坐標點的變化得到車輛運動軌跡；

基于所述車輛運動軌跡在待測視頻幀中確定待測圖像；

根據權利要求1-7任一所述的目標檢測方法檢測所述待測圖像中的拋灑物。

9.根據權利要求8所述的車輛拋灑滴漏識別方法，其特征在于，“將連續多幀監控視頻幀輸入車輛檢測模型，獲取至少兩所述監控視頻幀中同一待測車輛的軌跡坐標點”包括：

將連續多幀監控視頻幀輸入車輛檢測模型，得到所述車輛檢測模型輸出的多個車輛目標框，為同一待測車輛對應的所述車輛目標框生成標識碼；

獲取至少兩所述監控視頻幀中同一所述標識碼對應的所述車輛目標框的中心點坐標，將所述中心點坐標確定為軌跡坐標點。