[發明專利]目標物檢測方法、裝置、終端及存儲介質

在審

• 申請號: 202210806535.2
• 申請日: 2022-07-08
• 公開（公告）號: CN116310749A
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 胡駿;聶德武;劉威;袁淮;曹斌
• 申請（專利權）人: 東軟睿馳汽車技術（沈陽）有限公司
• 主分類號: G06V20/00
• 分類號: G06V20/00;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京知帆遠景知識產權代理有限公司 11890
• 代理人: 喬海蓮

1.一種目標物檢測方法，其特征在于，包括：

接收待檢測圖像；

將所述待檢測圖像輸入目標特征提取網絡，得到所述待檢測圖像對應的特征圖；

將所述待檢測圖像對應的特征圖輸入目標SSD模型，輸出所述待檢測圖像中目標物對應的多個初始預測框和所述多個初始預測框對應的多個置信度，其中，所述多個初始預測框與所述多個置信度一一對應；

基于所述多個初始預測框、所述多個置信度和目標NMS算法，得到所述目標物的目標預測框。

2.如權利要求1所述目標物檢測方法，其特征在于，所述將所述待檢測圖像對應的特征圖輸入目標SSD模型，輸出所述待檢測圖像中目標物對應的多個初始預測框和所述多個初始預測框對應的多個置信度之前，還包括：

獲取測試樣本和初始SSD模型，其中，所述測試樣本中包括多個樣本圖像，所述多個樣本圖像中的每個樣本圖像中的目標物具有人工標注的真實框；

將所述測試樣本輸入所述初始SSD模型中，待所述初始SSD模型中的Loss函數對應的值達到預設值，得到所述目標SSD模型。

3.如權利要求2所述目標物檢測方法，其特征在于，所述Loss函數包括第一Loss函數和第二Loss函數，所述第一預測函數用于對所述預測框進行位置預測，所述第二Loss函數用于對所述目標物進行類型預測。

4.如權利要求3所述目標物檢測方法，其特征在于，所述第一Loss函數采用如下公式表示：

其中，L_loc(x，l，c，g)為第一Loss函數對應的值，smooth_L1是目標Loss函數；

表示第j個標簽框的寬，表示第j個標簽框的高；

為第一計算結果，為第二計算結果；

表示第i個預測框與第j個目標物類型為k的真實框的匹配結果；

表示第i個預測框的中心點的橫坐標、中心點的縱坐標、寬或高；

其中，x為預測框與真實框的匹配結果，l為預測框，c為預測框的置信度，g為groudtruth框，即真實框，i為預測框的數目，N為預測框的總數，m指是cx、cy、w、h中的某一個，pos指positive，表示位置回歸Loss函數在正樣本中計算，cx為預測框中心點的橫坐標，cy為預測框中心點的縱坐標，w為預測框的寬，h為預測框的高，k、p均為目標物的類型，β為大于1的數。

5.如權利要求4所述目標物檢測方法，其特征在于，所述基于所述多個初始預測框、所述多個置信度和目標NMS算法，得到所述目標物的目標預測框，包括：

利用所述目標NMS算法對所述多個初始預測框和所述多個置信度進行處理，得到第一目標結果和第二目標結果；

基于所述第一目標結果、所述第二目標結果和預設閾值，得到所述目標物的目標預測框。

6.如權利要求5所述目標物檢測方法，其特征在于，所述利用所述目標NMS算法對所述多個初始預測框和所述多個置信度進行處理，得到第一目標結果和第二目標結果，包括：

在所述多個初始預測框中選取置信度最高的預測框作為第一預測框以及選取除所述第一預測框之外的任一預測框作為第二預測框；

將所述第一預測框與所述第二預測框的交集的面積，與所述第二預測框的面積的比值作為所述第一目標結果；

將所述第一預測框與所述第二預測框的交集的面積，與所述第一預測框與所述第二預測框的并集的面積的比值作為所述第二目標結果。

7.如權利要求6所述目標物檢測方法，其特征在于，所述基于所述第一目標結果、所述第二目標結果和預設閾值，得到所述目標物的目標預測框，包括：

若所述第一目標結果或所述第二目標結果小于所述預設閾值，將所述第一目標結果或所述第二目標結果對應的第二預測框從所述多個初始預測框中刪除；

重復執行所述選取除所述第一預測框之外的任一預測框作為第二預測框的步驟，直至所述多個初始預測框剩余一個預測框，并將所述一個預測框作為所述目標預測框。