[發(fā)明專利]全景圖像的目標(biāo)檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111233006.X
• 申請(qǐng)日: 2021-10-22
• 公開（公告）號(hào): CN114005052A
• 公開（公告）日: 2022-02-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 林曉帆;姜文杰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 影石創(chuàng)新科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G06V20/20
• 分類號(hào): G06V20/20;G06V10/46;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 袁武

本申請(qǐng)涉及一種全景圖像的目標(biāo)檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。其中方法通過獲取待檢測全景圖像；通過包含預(yù)設(shè)目標(biāo)形變適應(yīng)卷積算子的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)待檢測全景圖像進(jìn)行卷積處理，獲取待檢測全景圖像中檢測目標(biāo)的目標(biāo)類別以及目標(biāo)邊界位置點(diǎn)數(shù)據(jù)，目標(biāo)邊界位置點(diǎn)數(shù)據(jù)包括坐標(biāo)超出待檢測全景圖像邊界的目標(biāo)邊界位置點(diǎn)；根據(jù)檢測目標(biāo)的目標(biāo)類別以及目標(biāo)邊界位置點(diǎn)數(shù)據(jù)，獲取待檢測全景圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)檢測結(jié)果。本申請(qǐng)?jiān)诳梢杂行У卮_定出包括分列于全景圖像兩端的檢測目標(biāo)在內(nèi)的所有檢測目標(biāo)的區(qū)域，從而提高全景圖像目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，特別是涉及一種全景圖像的目標(biāo)檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)也得到了越來越廣泛的應(yīng)用。計(jì)算機(jī)視覺是一門研究如何使機(jī)器“看”的科學(xué)，更進(jìn)一步的說，就是指用攝影機(jī)和電腦代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測量等機(jī)器視覺，并進(jìn)一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。作為一個(gè)科學(xué)學(xué)科，計(jì)算機(jī)視覺研究相關(guān)的理論和技術(shù)，試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取‘信息’的人工智能系統(tǒng)。而全景圖像的目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺的研究對(duì)象之一，全景圖像的目標(biāo)檢測，屬于目標(biāo)檢測的細(xì)分領(lǐng)域，是一種基于全景目標(biāo)統(tǒng)計(jì)特征和語義信息的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，可以同時(shí)獲得全景圖像中目標(biāo)的類別信息和位置信息。

全景圖像是一種特殊的圖像，寬高比一般為2:1，由多張圖像拼接而成。它按照經(jīng)緯展開法，圖像的寬就是緯度0-2π，圖像的高就是經(jīng)度0-π。所以，它能記錄水平360度，俯仰180度的全部信息。目前，對(duì)全景圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測時(shí)，一般是對(duì)全景圖像的平面展開圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測，所以全景圖像中部分物體會(huì)發(fā)生畸變，導(dǎo)致檢測結(jié)果的矩形框并不能合理地框住發(fā)生形變和延展的目標(biāo)，從而導(dǎo)致檢測結(jié)果出現(xiàn)偏差。

針對(duì)全景圖像中部分物體發(fā)生畸變，導(dǎo)致檢測結(jié)果出現(xiàn)偏差的現(xiàn)象，目前可以采用BFoV(Bounding Field-of-Views，形成視場角邊界)表示全景圖像中的目標(biāo)。BFoV把全景圖像視為一個(gè)球面，用目標(biāo)所在的緯經(jīng)度坐標(biāo)表示其中心點(diǎn)，用它水平和豎直方向上的兩個(gè)視場角表示它所占的空間。然而，由于BFoV特有的對(duì)稱性，其表示的檢測區(qū)域依然不總是能很好地包含全景圖像中傾斜或者發(fā)生形變畸變的目標(biāo)，影響目標(biāo)檢測的檢測效果。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對(duì)上述技術(shù)問題，提供一種能夠提高全景圖像的目標(biāo)檢測準(zhǔn)確率的全景圖像的目標(biāo)檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

一種全景圖像的目標(biāo)檢測方法，所述方法包括：

獲取待檢測全景圖像；

通過包含預(yù)設(shè)目標(biāo)形變適應(yīng)卷積算子的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述待檢測全景圖像進(jìn)行卷積處理，獲取所述待檢測全景圖像中檢測目標(biāo)的目標(biāo)類別以及目標(biāo)邊界位置點(diǎn)數(shù)據(jù)，所述目標(biāo)邊界位置點(diǎn)數(shù)據(jù)包括坐標(biāo)超出所述待檢測全景圖像邊界的目標(biāo)邊界位置點(diǎn)；

根據(jù)所述檢測目標(biāo)的目標(biāo)類別以及目標(biāo)邊界位置點(diǎn)數(shù)據(jù)，獲取所述待檢測全景圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)檢測結(jié)果。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述通過包含預(yù)設(shè)目標(biāo)形變適應(yīng)卷積算子的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述待檢測全景圖像進(jìn)行卷積處理，獲取所述待檢測全景圖像中檢測目標(biāo)的目標(biāo)類別以及目標(biāo)邊界位置點(diǎn)數(shù)據(jù)包括：

將所述待檢測全景圖像輸入包含預(yù)設(shè)目標(biāo)形變適應(yīng)卷積算子的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲取所述待檢測全景圖像中初始檢測目標(biāo)對(duì)應(yīng)的熱力圖、目標(biāo)類別以及目標(biāo)邊界位置點(diǎn)數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述熱力圖對(duì)所述初始檢測目標(biāo)進(jìn)行過濾處理，獲取檢測目標(biāo)；

獲取所述檢測目標(biāo)對(duì)應(yīng)目標(biāo)類別以及目標(biāo)邊界位置點(diǎn)數(shù)據(jù)。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述初始檢測目標(biāo)包括非邊界位置目標(biāo)，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還包括常規(guī)卷積算子；