[發明專利]目標檢測方法、車載設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210014596.5
• 申請日: 2022-01-05
• 公開（公告）號: CN114359853A
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發明（設計）人: 梁林林;蘇欣;續曉麗
• 申請（專利權）人: 合肥英睿系統技術有限公司
• 主分類號: G06V20/56
• 分類號: G06V20/56;G06N3/08;G06K9/62;G06V10/762
• 代理公司: 深圳市沈合專利代理事務所(特殊普通合伙) 44373
• 代理人: 彭姣平

1.一種目標檢測方法，其特征在于，包括：

獲取目標場景的可見光圖像和紅外圖像，對所述可見光圖像和所述紅外圖像進行配準，得到可見光配準圖像和紅外配準圖像；

根據所述可見光配準圖像和所述紅外配準圖像中包含的目標對象尺寸形成數據點，得到錨框數據集；

基于所述錨框數據集進行聚類以確定聚類中心，根據聚類中心對應的所述數據點確定目標錨框；

獲取待識別場景的待識別圖像，基于所述目標錨框對所述待識別圖像進行滑動遍歷，以分別對所述目標錨框對應圖像區域提取圖像特征，根據所述圖像特征得到所述待識別圖像中是否包含目標對象的目標檢測結果。

2.如權利要求1所述的目標檢測方法，其特征在于，所述基于所述錨框數據集進行聚類以確定聚類中心，根據聚類中心對應的所述數據點確定目標錨框，包括：

根據所述錨框數據集確定初始的聚類中心；

計算所述錨框數據集中各數據點與初始的所述聚類中心之間的第一距離，根據所述第一距離對初始的所述聚類中心進行更新，得到更新后的聚類中心；

根據最終更新后的所述聚類中心對應的所述數據點確定目標錨框。

3.如權利要求2所述的目標檢測方法，其特征在于，所述計算所述錨框數據集中各數據點與初始的所述聚類中心之間的第一距離，根據所述第一距離對初始的所述聚類中心進行更新，得到更新后的聚類中心之后，還包括：

以當前的所述聚類中心為初始化質心，根據所述錨框數據集中各數據點與所述初始化質心之間的距離進行聚類劃分，確定聚類集；

根據新增的所述目標對象尺寸形成的數據點，得到更新的錨框數據集；

計算所述更新的錨框數據集中各數據點與當前的所述聚類中心之間的第二距離，根據所述第二距離對當前的所述聚類中心進行更新，根據當前更新后的所述聚類中心確定更新質心；

若所述初始化質心與所述更新質心之間的距離滿足設定條件時，將所述初始化質心對應的聚類中心作為最終的聚類中心。

4.如權利要求3所述的目標檢測方法，其特征在于，還包括：

若所述初始化質心與所述更新質心之間的距離不滿足所述設定條件時，返回所述根據所述錨框數據集確定初始的聚類中心的步驟。

5.如權利要求2所述的目標檢測方法，其特征在于，所述計算所述錨框數據集中各數據點與初始的所述聚類中心之間的第一距離，根據所述第一距離對初始的所述聚類中心進行更新，得到更新后的聚類中心，包括：

分別以所述錨框數據集中各數據點為目標數據點，根據所述目標數據點與初始的所述聚類中心對應的數據點的交并比，確定所述目標數據點與初始的所述聚類中心之間的第一距離；

選取所述第一距離滿足預設條件的所述目標數據點作為更新后的聚類中心。

6.如權利要求1至5中任一項所述的目標檢測方法，其特征在于，所述獲取待識別場景的待識別圖像，基于所述目標錨框對所述待識別圖像進行滑動遍歷，以分別對所述目標錨框對應圖像區域提取圖像特征，根據所述圖像特征得到所述待識別圖像中是否包含目標對象的目標檢測結果，包括：

獲取待識別場景的待識別圖像；其中，所述待識別圖像包括對采集到的所述待識別場景的可見光圖像和紅外圖像進行配準后得到的可見光配準圖像和紅外配準圖像；

將所述待識別圖像輸入對初始神經網絡模型進行訓練后得到的目標檢測模型；

通過所述目標檢測模型采用所述目標錨框對所述待識別圖像進行遍歷以提取圖像特征，根據所述圖像特征得到所述待識別圖像中是否包含目標對象的目標檢測結果。