[發(fā)明專利]一種基于自動(dòng)切圖算法的圖像目標(biāo)檢測(cè)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202310637148.5
• 申請(qǐng)日: 2023-06-01
• 公開（公告）號(hào): CN116664822A
• 公開（公告）日: 2023-08-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳星;梁麗霞
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣州閱數(shù)科技有限公司
• 主分類號(hào): G06V10/25
• 分類號(hào): G06V10/25;G06V10/26;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04
• 代理公司: 北京大地智谷知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11957
• 代理人: 劉洪雨

1.一種基于自動(dòng)切圖算法的圖像目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，主要步驟如下：

S1)考慮目標(biāo)物體的尺寸和形狀，圖片切分器將要檢測(cè)的目標(biāo)照片進(jìn)行切分，將其分割成多個(gè)小圖像，并對(duì)切分后的小圖像進(jìn)行重疊；

配置圖片切分器的參數(shù)，所述參數(shù)為切分高度、切分寬度、高度重疊率、寬度重疊率；切分流程步驟如下：

S11)計(jì)算圖片y軸重疊像素?cái)?shù)：將高度重疊率與切分高度相乘，然后取整數(shù)值；

S12)計(jì)算圖片x軸重疊像素?cái)?shù)：將寬度重疊率與切分寬度相乘，然后取整數(shù)值；

S13)初始化圖片y軸最大像素值為0；

S14)進(jìn)行行循環(huán)：當(dāng)圖片y軸最大像素值小于圖片高度時(shí)，執(zhí)行以下步驟：

A)將圖片x軸最大像素值和圖片x軸最小像素值都初始化為0；

B)計(jì)算圖片y軸最大像素值：將圖片y軸最小像素值與切分高度相加；

C)進(jìn)行列循環(huán)：當(dāng)圖片x軸最大像素值小于圖片寬度時(shí)，執(zhí)行以下步驟：

i)計(jì)算圖片x軸最大像素值：將圖片x軸最小像素值與切分寬度相加；

ii)如果圖片y軸最大像素值大于圖片高度或圖片x軸最大像素值大于圖片寬度，則：

a)計(jì)算切分圖片x軸最大值：取圖片寬度和圖片x軸最大像素值的最小值；

b)計(jì)算切分圖片y軸最大值：取圖片高度和圖片y軸最大像素值的最小值；

c)計(jì)算切分圖片x軸最小值：取0和切分圖片x軸最大值減去切分寬度的最大值；

d)計(jì)算切分圖片y軸最小值：取0和切分圖片y軸最大值減去切分高度的最大值；

e)將切分區(qū)域的坐標(biāo)(xmin,ymin,xmax,ymax)添加到切分列表中；

iii)如果圖片y軸最大像素值小于圖片高度或圖片x軸最大像素值小于圖片寬度，則：將切分區(qū)域的坐標(biāo)(xmin,ymin,xmax,ymax)添加到切分列表中；

iv)為下一次切分更新圖片x軸最小像素值：將圖片x軸最大像素值減去圖片x軸重疊像素；

v)為下一次切分更新圖片y軸最小像素值：將圖片y軸最大像素值減去圖片y軸重疊像素；

S2)多線程并發(fā)檢測(cè)裝置通過(guò)將圖片切分器生成的多個(gè)小圖像分配給不同的線程或計(jì)算單元進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算；

S3)識(shí)別結(jié)果融合器，識(shí)別結(jié)果融合器將多線程并發(fā)檢測(cè)裝置得到的結(jié)果進(jìn)行匯總和整合，識(shí)別結(jié)果融合器采用加權(quán)融合算法得出識(shí)別結(jié)果，具體如下：

S31)識(shí)別結(jié)果融合器采用加權(quán)融合算法對(duì)圖片切分階段存在的重疊區(qū)域的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行處理以避免目標(biāo)物體的重復(fù)檢測(cè)；

S32)識(shí)別結(jié)果融合器對(duì)多線程并發(fā)檢測(cè)裝置返回的檢測(cè)結(jié)果的置信度進(jìn)行權(quán)衡，確保整體的目標(biāo)檢測(cè)效果達(dá)到最優(yōu)；

S33)最后，識(shí)別結(jié)果融合器將融合后的結(jié)果輸出，完成整個(gè)目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自動(dòng)切圖算法的圖像目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，多線程并發(fā)檢測(cè)裝置將YOLO模型轉(zhuǎn)譯為ONNX格式；轉(zhuǎn)譯后的ONNX模型使用JAVA?ONNXruntime加載，使用多線程并發(fā)模型，對(duì)多張分片圖片同時(shí)進(jìn)行檢測(cè)；具體如下：

首先，創(chuàng)建一個(gè)固定大小的線程池，大小根據(jù)需要加載的模型數(shù)量和可用的處理器核心來(lái)設(shè)定；然后對(duì)于每一個(gè)模型，創(chuàng)建一個(gè)實(shí)現(xiàn)Callable接口的類，該類負(fù)責(zé)加載和初始化ONNX模型；然后，將這些任務(wù)提交給ExecutorService執(zhí)行，并等待所有任務(wù)完成；最后從Future對(duì)象中獲取加載好的模型，返回檢測(cè)結(jié)果。