[發明專利]目標檢測方法及裝置、存儲介質、電子設備

在審

• 申請號: 202111254346.0
• 申請日: 2021-10-27
• 公開（公告）號: CN113989709A
• 公開（公告）日: 2022-01-28
• 發明（設計）人: 王金波;許盛宏;原思平;鄭三強;王秋森
• 申請（專利權）人: 中國電信股份有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 王輝;闞梓瑄

1.一種目標檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待檢測圖像，并將所述待檢測圖像輸入至預先訓練好的圖像優化模型中，以使所述預先訓練好的圖像優化模型輸出優化圖像；

對所述優化圖像進行語義信息提取得到圖像語義信息，并對所述圖像語義信息進行特征融合處理得到融合信息；

對所述融合信息進行多尺度目標檢測得到所述待檢測圖像中的檢測目標。

2.根據權利要求1所述的目標檢測方法，其特征在于，在所述將所述待檢測圖像輸入至預先訓練好的圖像優化模型中之前，所述方法還包括：

獲取原始圖像樣本以及與所述原始圖像樣本對應的優化圖像樣本，并利用所述原始圖像樣本和所述優化圖像樣本對所述圖像優化模型進行訓練得到待評價模型；

計算所述待評價模型的生成器損失值和感知損失值，并根據所述生成器損失值和所述感知損失值對所述待評價模型繼續進行訓練，以得到預先訓練好的圖像優化模型。

3.根據權利要求1所述的目標檢測方法，其特征在于，所述對所述優化圖像進行語義信息提取得到圖像語義信息，并對所述圖像語義信息進行特征融合處理得到融合信息，包括：

將所述優化圖像輸入至構建好的特征提取模型中，以使所述特征提取模型對所述優化圖像進行語義信息提取得到圖像語義信息，并對所述圖像語義信息進行特征融合處理得到融合信息。

4.根據權利要求3所述的目標檢測方法，其特征在于，所述將所述優化圖像輸入至構建好的特征提取模型中，包括：

對所述優化圖像進行特征提取處理得到所述優化圖像的圖像權重，并對所述圖像權重進行計算得到所述優化圖像的特征權重；

將所述特征權重與所述優化圖像輸入至構建好的特征提取模型中。

5.根據權利要求1或3所述的目標檢測方法，其特征在于，所述對所述優化圖像進行語義信息提取得到圖像語義信息，并對所述圖像語義信息進行特征融合處理得到融合信息，包括：

利用殘差網絡對所述優化圖像進行語義信息提取得到圖像語義信息；

利用特征金字塔網絡對所述圖像語義信息進行特征融合處理得到融合信息。

6.根據權利要求5所述的目標檢測方法，其特征在于，所述利用殘差網絡對所述優化圖像進行語義信息提取得到圖像語義信息，包括：

按照所述優化圖像的圖像通道分別對所述優化圖像進行卷積計算得到多種高層次語義信息，并按照所述圖像通道對所述多種高層次語義信息進行語義拼接處理得到拼接語義信息；

對所述拼接語義信息進行卷積計算得到卷積語義信息，并對所述卷積語義信息和所述優化圖像進行層次融合處理得到圖像語義信息。

7.根據權利要求5所述的目標檢測方法，其特征在于，所述利用特征金字塔網絡對所述圖像語義信息進行特征融合處理得到融合信息，包括：

獲取所述圖像語義信息的下一語義信息，并將所述圖像語義信息與所述下一語義信息進行特征融合處理得到融合信息。

8.一種目標檢測裝置，其特征在于，包括：

圖像優化模塊，被配置為獲取待檢測圖像，并將所述待檢測圖像輸入至預先訓練好的圖像優化模型中，以使所述預先訓練好的圖像優化模型輸出優化圖像；

信息融合模塊，被配置為對所述優化圖像進行語義信息提取得到圖像語義信息，并對所述圖像語義信息進行特征融合處理得到融合信息；

目標檢測模塊，被配置為對所述融合信息進行多尺度目標檢測得到所述待檢測圖像中的檢測目標。

9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-7中任意一項所述的目標檢測方法。

10.一種電子設備，其特征在于，包括：

處理器；

存儲器，用于存儲所述處理器的可執行指令；

其中，所述處理器被配置為經由執行所述可執行指令來執行權利要求1-7中任意一項所述的目標檢測方法。