[發明專利]對象檢測方法和裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202180001428.6
• 申請日: 2021-04-27
• 公開（公告）號: CN113196292A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 張學森;劉春亞;王柏潤;陳景煥
• 申請（專利權）人: 商湯國際私人有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 艾佳

本公開實施例提供一種對象檢測方法和裝置及電子設備，其中方法包括：檢測待處理圖像中的人臉對象和人體對象；確定檢測出的所述人臉對象和所述人體對象之間的匹配關系；響應于基于所述匹配關系確定所述人體對象與所述人臉對象相匹配，則確定所述人體對象為檢測到的目標對象。本公開實施例提高了人體對象的檢測精度。

相關申請的交叉引用

本公開要求于2020年12月29日提交的、申請號為10202013165P、發明名稱為“對象檢測方法和裝置及電子設備”的新加坡專利申請的優先權，該新加坡專利申請公開的全部內容以引用的方式并入本文中。

技術領域

本公開涉及機器學習技術領域，具體涉及一種對象檢測方法和裝置及電子設備。

背景技術

目標檢測是智能視頻分析中的重要一環，例如，可以將視頻幀或者場景圖像中的人體、動物等作為檢測目標。相關技術中，可以使用Faster RCNN(Region ConvolutionalNeural Network，區域卷積神經網絡)等目標檢測器獲取視頻幀或者場景圖像中的目標檢測框。

但是，在密集場景中，可能出現不同目標之間相互遮擋的情況。以人員相對密集的場景為例，不同人員之間可能會出現胳膊、手部、腿部等人體部位的遮擋，這種情況下，使用常規的檢測器就可能引起人體的誤檢問題，比如，本來場景圖像中只有兩個人，卻檢測到了三個人體框，通常將這種情況稱為虛檢。目標檢測的不準確，將可能導致依據檢測目標的后續處理的錯誤。

發明內容

有鑒于此，本公開至少提供一種對象檢測方法和裝置及電子設備，以提高密集場景下的目標檢測的精度。

第一方面，提供一種對象檢測方法，所述方法包括：檢測待處理圖像中的人臉對象和人體對象；確定檢測出的所述人臉對象和所述人體對象之間的匹配關系；響應于基于所述匹配關系確定所述人體對象與所述人臉對象相匹配，則確定所述人體對象為檢測到的目標對象。

在一些實施例中，所述檢測待處理圖像中的人臉對象和人體對象，包括：對所述待處理圖像進行對象檢測，得到所述待處理圖像中的人臉對象的檢測框和人體對象的檢測框。

在一些實施例中，所述方法還包括：響應于基于所述匹配關系確定所述待處理圖像中不存在與所述人體對象相匹配的人臉對象，則去除所述人體對象的檢測框。

在一些實施例中，所述方法還包括：響應于基于所述匹配關系確定所述待處理圖像中不存在與所述人體對象相匹配的人臉對象，并且所述人體對象位于所述待處理圖像的預設邊緣區域，將所述人體對象確定為檢測到的目標對象。

在一些實施例中，所述確定檢測出的所述人臉對象和所述人體對象之間的匹配關系，包括：根據所述人臉對象和所述人體對象的檢測結果，確定所述人臉對象和所述人體對象的位置信息和/或視覺信息；根據所述位置信息和/或所述視覺信息確定所述人臉對象和所述人體對象之間的匹配關系。

在一些實施例中，所述位置信息包括檢測框的位置信息；所述根據所述位置信息和/或所述視覺信息確定所述人臉對象和所述人體對象之間的匹配關系，包括：針對每一個所述人臉對象，根據所述檢測框的位置信息，確定與所述人臉對象的檢測框之間滿足預設的位置交疊關系的人體對象的檢測框為目標檢測框；將所述目標檢測框中的人體對象確定為與所述人臉對象匹配的人體對象。

在一些實施例中，所述確定檢測出的所述人臉對象和所述人體對象之間的匹配關系，包括：響應于檢測出的人臉對象未被檢測出的人體對象和其他人臉對象遮擋，確定檢測出的所述人臉對象和所述人體對象之間的匹配關系。

在一些實施例中，檢測出的所述人臉對象包括至少一個人臉對象，檢測出的所述人體對象包括至少一個人體對象；所述確定檢測出的所述人臉對象和所述人體對象之間的匹配關系，包括：將檢測出的每個人臉對象分別與檢測出的每個人體對象進行組合，得到至少一個人臉人體組合，針對每一個組合確定所述匹配關系。