A target detection method and device, which involves the field of artificial intelligence, is applied in the process of target detection. In order to solve the problem of limited target detection accuracy, the method includes acquiring the depth value of the pixels to be detected and the pixels in the detected image (101), and combining the depth values of each pixel to detect target in detection image (102).
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】一种目标检测的方法及装置
本申请涉及人工智能
,尤其涉及一种目标检测的方法及装置。
技术介绍
现有目标检测的方法一般分为三个阶段:首先在给定的图像中选择候选区域;然后对这些候选区域进行特征提取,最后使用训练的分类器对候选区域进行分类,进而检测得到所有的可能目标物体。其中,在第一阶段选择候选区域(regionproposal)时,目前主流的目标检测方法一般是利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息,预先找出图像中目标可能出现的位置,提取几百至几千个候选区域。上述基于候选区域的目标检测方法存在以下不足:1、要对几百至几千个候选区域进行后续的特征提取,不仅计算量较大,而且候选区域的数量一般情况下远远超过图像所包含物体的数量,使得很多计算也是多余的。2、图像中有些物体的二维空间位置相邻,但其深度值不同,由于颜色、纹理相似,很可能被当做整体提取到同一个候选区域中,进而影响目标检测的精度。
技术实现思路
本申请的实施例提供一种目标检测方法及装置,主要解决现有技术中的目标检测方法存在的目标检测精度有限以及计算量大的问题。为达到上述目的,本申请的实施例采用如下技术方案:第一方面,本申 ...
【技术保护点】
一种目标检测方法,其特征在于,包括:获取待检测图像以及待检测图像中多个像素点的深度值;结合各个像素点的深度值对待检测图像进行目标检测。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种目标检测方法,其特征在于,包括:获取待检测图像以及待检测图像中多个像素点的深度值;结合各个像素点的深度值对待检测图像进行目标检测。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待检测图像中多个像素点的深度值包括:获取待检测图像对应的深度图像;从深度图像中确定待检测图像的各个像素点的深度值。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述结合各个像素点的深度值对待检测图像进行目标检测,包括:将深度值位于同一范围内的像素点划分到同一初始候选区域中;按照图像特征将初始候选区域拆分为目标候选区域;在目标候选区域中确定目标。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述结合各个像素点的深度值对待检测图像进行目标检测,包括:按照图像特征将待检测图像划分为初始候选区域;去除像素点的深度值不在同一范围的初始候选区域;在剩余的初始候选区域中确定目标。5.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,所述图像特征包括如下特征中的任意一种或者任意几种:颜色特征、纹理特征、结构特征、人脸特征或轮廓特征中的任意一种或多种。6.一种目标检测装置,其特征在于,包括:获取单元,用于获取待检测图像以及待检测图像中多个像素点的深度值;目标检测单元,用于结合所述获取单元获取的各个像素点的深度值对待检测图像进行目标检测。7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述获取单元,用于获取待检测图像对应的深度图像...
【专利技术属性】
技术研发人员:南一冰,廉士国,
申请(专利权)人:深圳前海达闼云端智能科技有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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