[發(fā)明專利]目標(biāo)對象方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210568289.1
• 申請日: 2022-05-24
• 公開（公告）號: CN114943838A
• 公開（公告）日: 2022-08-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李為;李遠(yuǎn)錢
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶中科云從科技有限公司
• 主分類號: G06V10/26
• 分類號: G06V10/26;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/82;G06V20/70;G06T7/13
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11319
• 代理人: 李興迪

1.一種目標(biāo)對象檢測方法，包括：

基于第一維度、第二維度、第三維度，針對待檢測圖像執(zhí)行特征提取，獲得滿足所述第一維度的第一維度特征、滿足所述第二維度的第二維度特征、滿足所述第三維度的第三維度特征；

基于所述第一維度特征、所述第二維度特征、目標(biāo)對象，分別檢測所述待檢測圖像中所述目標(biāo)對象的背景信息，獲得所述待檢測圖像的背景特征；

根據(jù)所述背景特征、所述第三維度特征執(zhí)行融合，獲得融合特征；

基于所述融合特征分割所述待檢測圖像，確定所述待檢測圖像中包含所述目標(biāo)對象的目標(biāo)區(qū)域；

其中，所述第一維度高于所述第二維度，所述第二維度大于所述第三維度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述針對待檢測圖像執(zhí)行特征提取，包括：

利用特征提取算法，針對所述待檢測圖像執(zhí)行特征提取；

其中，所述特征提取算法至少包括：ResNet算法、Swin-Transformer算法中的一個。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第一維度特征、所述第二維度特征、目標(biāo)對象，分別檢測所述待檢測圖像中所述目標(biāo)對象的背景信息，獲得所述待檢測圖像的背景特征，包括：

基于所述第一維度特征、所述目標(biāo)對象，檢測所述待檢測圖像與所述目標(biāo)對象相關(guān)聯(lián)的每一個像素點(diǎn)，獲得所述待檢測圖像的第一背景；

基于所述第二維度特征，檢測所述待檢測圖像中的每一個像素點(diǎn)，獲得所述待檢測圖像的第二背景；

融合所述第一背景和所述第二背景，獲得所述待檢測圖像的背景特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述基于所述第一維度特征、所述目標(biāo)對象，檢測所述待檢測圖像與所述目標(biāo)對象相關(guān)聯(lián)的每一個像素點(diǎn)，獲得所述待檢測圖像的第一背景，包括：

基于所述第一維度特征，獲得所述待檢測圖像中每一個像素點(diǎn)的預(yù)測類別；

基于所述目標(biāo)對象的對象類別，將所述待檢測圖像中預(yù)測類別與所述對象類別相吻合的每一個像素點(diǎn)確定為候選像素點(diǎn)；

根據(jù)所述待檢測圖像中的每一個候選像素點(diǎn)，獲得所述待檢測圖像的所述第一背景。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述根據(jù)所述待檢測圖像中的每一個候選像素點(diǎn)，獲得所述待檢測圖像的所述第一背景，包括：

利用背景算法，檢測所述待檢測圖像中的每一個候選像素點(diǎn)，獲得所述待檢測圖像的所述第一背景；

其中，所述背景算法至少包括：OCRNet算法、ISNet算法中的一個。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述基于所述第二維度特征，檢測所述待檢測圖像中的每一個像素點(diǎn)，獲得所述待檢測圖像的第二背景，包括：

利用背景檢測模型以基于所述第二維度特征，檢測所述待檢測圖像中的每一個像素點(diǎn)，獲得所述待檢測圖像的第二背景；

其中，所述背景檢測模型至少包括依次連接的卷積層、全局平均池化、線性層。

7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述融合所述第一背景和所述第二背景，獲得所述待檢測圖像的背景特征，包括：

利用特征融合算法，融合所述第一背景和所述第二背景，獲得所述待檢測圖像的背景特征；

其中，所述特征融合算法至少包括：加法融合算法、串接融合算法以及iAFF融合算法中的一個。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述根據(jù)所述背景特征、所述第三維度特征執(zhí)行融合，獲得融合特征，包括：

針對所述背景特征執(zhí)行第一上采樣操作，以使所述背景特征的特征分辨率與所述第三維度特征的特征分辨率相吻合；

融合具有相同特征分辨率的所述背景特征和所述第三維度特征，獲得所述融合特征；

針對所述融合特征執(zhí)行第二上采樣操作，以使所述融合特征的特征分辨率與所述待檢測圖像的特征分辨率相吻合；

其中，所述第一上采樣操作、所述第二上采樣操作至少包括雙線性插值、反卷積中的一個。