[發(fā)明專利]一種多維信息融合的遠(yuǎn)距離弱小目標(biāo)檢測方法和終端

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210012193.7
• 申請日: 2022-01-07
• 公開（公告）號: CN114049488A
• 公開（公告）日: 2022-02-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王衛(wèi)光;侯小葉;孫政;周昊
• 申請（專利權(quán)）人: 濟(jì)南和普威視光電技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06V10/25
• 分類號: G06V10/25;G06V10/26;G06V10/774;G06K9/62
• 代理公司: 濟(jì)南舜源專利事務(wù)所有限公司 37205
• 代理人: 李舜江

本發(fā)明涉及遠(yuǎn)距離弱小目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種多維信息融合的遠(yuǎn)距離弱小目標(biāo)檢測方法和終端，在小目標(biāo)圖像中添加上下文信息；對小目標(biāo)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理；修改小目標(biāo)圖像的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，增加多尺度學(xué)習(xí)；將小目標(biāo)圖像的原分辨率進(jìn)行多Batch推理；得到檢測結(jié)果并進(jìn)行輸出。本發(fā)明基于弱小目標(biāo)的成像特點，通過融合上下文信息、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、多尺度學(xué)習(xí)、圖像原分辨率切分多Batch推理的多維信息處理，能夠在極小的誤報率下實現(xiàn)對弱小目標(biāo)的精準(zhǔn)檢測，能夠滿足實際使用要求。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及遠(yuǎn)距離弱小目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種多維信息融合的遠(yuǎn)距離弱小目標(biāo)檢測方法和終端。

背景技術(shù)

目前，小目標(biāo)檢測作為計算機(jī)視覺中的一個難點和研究熱點，在深度學(xué)習(xí)的驅(qū)動下，已經(jīng)取得了較大的進(jìn)步。但是鑒于當(dāng)前應(yīng)用的邊防弱視覺場景，目標(biāo)位于2-3km處的低位置區(qū)域中，在1280*1024的圖像上成像低于15個像素，甚至存在5個像素的弱小目標(biāo)，只利用單項小目標(biāo)方案，造成對弱小目標(biāo)的檢測精準(zhǔn)度低，無法滿足使用要求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種能夠在極小的誤報率下，實現(xiàn)對弱小目標(biāo)精準(zhǔn)檢測的多維信息融合的遠(yuǎn)距離弱小目標(biāo)檢測方法。

方法包括：

在小目標(biāo)圖像中添加上下文信息；

對小目標(biāo)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理；

修改小目標(biāo)圖像的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，增加多尺度學(xué)習(xí)；

將小目標(biāo)圖像的原分辨率進(jìn)行多Batch推理；

得到檢測結(jié)果并進(jìn)行輸出。

進(jìn)一步需要說明的是，上下文信息包括：小目標(biāo)圖像的周圍圖像信息。

進(jìn)一步需要說明的是，對小目標(biāo)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理還包括：

對采集圖像的左上邊緣進(jìn)行切分，統(tǒng)計圖像數(shù)據(jù)集中所有目標(biāo)的Bbox分布情況，根據(jù)Bbox的分布情況確定切分子圖像之間的重疊區(qū)域，在切分圖像時保證切分圖像的重疊區(qū)域為64個像素，將一張原始圖像尺寸為W*H的圖像切分為((W-704)/640+1)*((H-576)/512+1)個子圖像進(jìn)行訓(xùn)練。

對采集圖像參照目標(biāo)進(jìn)行切分時，以目標(biāo)作為切分子圖像中區(qū)域，隨機(jī)向周圍擴(kuò)展704*576的區(qū)域進(jìn)行切分子圖像，將子圖像加入到訓(xùn)練集數(shù)據(jù)集中。

將獲取的大目標(biāo)區(qū)域裁切后縮放成小目標(biāo)，融合到小目標(biāo)圖像的背景圖上。

進(jìn)一步需要說明的是，步驟增加多尺度學(xué)習(xí)還包括：

增加4倍下采樣的小目標(biāo)圖像與PANet相連，同時增加一組Anchor，提升小目標(biāo)圖像的檢出率。

進(jìn)一步需要說明的是，步驟修改小目標(biāo)圖像的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，增加多尺度學(xué)習(xí)還包括：

將pytorch訓(xùn)練完成的pt文件轉(zhuǎn)換成onnx文件；

將onnx文件轉(zhuǎn)換成caffe格式的caffemodel文件；

按照atlas支持的算子格式修改caffe格式的prototxt文件，利用ATC轉(zhuǎn)換工具將caffemodel文件轉(zhuǎn)換成atlas支持的om文件；

將om模型文件部署到atlas200前端，利用C++推理程序調(diào)用om模型進(jìn)行小目標(biāo)圖像檢測識別。

本發(fā)明還提供一種實現(xiàn)多維信息融合的遠(yuǎn)距離弱小目標(biāo)檢測方法的終端，包括：

存儲器，用于存儲計算機(jī)程序及多維信息融合的遠(yuǎn)距離弱小目標(biāo)檢測方法；

處理器，用于執(zhí)行所述計算機(jī)程序及多維信息融合的遠(yuǎn)距離弱小目標(biāo)檢測方法，以實現(xiàn)多維信息融合的遠(yuǎn)距離弱小目標(biāo)檢測方法的步驟。

從以上技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明具有以下優(yōu)點：