对象检测方法、装置、电子设备及可读存储介质制造方法及图纸

本公开公开了一种对象检测方法，包括：通过预设的外观形状检测模型，检测目标图片中所包含的与预设的外观形状类型匹配的检测对象；根据所述检测对象的位置信息，提取所述检测对象的特征信息；根据所述特征信息，以及预设的特征数据库，确定所述检测对象的所属类别。解决了现有的对象检测方案在每添加一个新品类时，都需要采集新品类的样本重新训练模型，扩展性较差，训练成本较高的技术问题。取得了提高模型适应性以及扩展性，降低检测成本的有益效果。

Object Detection Method, Device, Electronic Equipment and Readable Storage Media

【技术实现步骤摘要】
对象检测方法、装置、电子设备及可读存储介质
本公开涉及计算机
，具体涉及一种对象检测方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
随着AI(ArtificialIntelligence，人工智能)技术的发展，市场上各种智能硬件涌现。在新零售领域下，基于计算机视觉技术的AI技术越来越多地被应用到商品识别中。例如在烘焙场景下，可以通过智能收银机，并应用深度学习及图像检索技术自动并快速的将面包品类识别出来。现有的商品检测方案一般需要通过深度学习模型，针对每一种商品分别进行建模，这种方案的缺点在于每添加一个新品类时候，需要采集新品类的样本重新训练模型，扩展性较差。
技术实现思路
本公开提供一种对象检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，以部分或全部解决现有技术中对象检测过程相关的上述问题。依据本公开第一方面，提供了一种对象检测方法，包括：通过预设的外观形状检测模型，检测目标图片中所包含的与预设的外观形状类型匹配的检测对象；根据所述检测对象的位置信息，提取所述检测对象的特征信息；根据所述特征信息，以及预设的特征数据库，确定所述检测对象的所属类别。根据本公开的第二方面，提供了一种对象检测装置本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种对象检测方法，其特征在于，包括：通过预设的外观形状检测模型，检测目标图片中所包含的与预设的外观形状类型匹配的检测对象；根据所述检测对象的位置信息，提取所述检测对象的特征信息；根据所述特征信息，以及预设的特征数据库，确定所述检测对象的所属类别。

【技术特征摘要】
1.一种对象检测方法，其特征在于，包括：通过预设的外观形状检测模型，检测目标图片中所包含的与预设的外观形状类型匹配的检测对象；根据所述检测对象的位置信息，提取所述检测对象的特征信息；根据所述特征信息，以及预设的特征数据库，确定所述检测对象的所属类别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述检测对象的位置信息，提取所述检测对象的特征信息的步骤，包括：针对每个所述检测对象，获取所述检测对象的横坐标信息和纵坐标信息，作为所述检测对象的位置信息；根据所述位置信息，获取所述检测对象所对应的检测区域；提取所述检测区域的图像特征，作为所述检测对象的特征信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置信息，获取所述检测对象所对应的检测区域的步骤，包括：根据所述位置信息，获取所述检测对象的最大横坐标、最小横坐标、最大纵坐标以及最小纵坐标；根据所述最大横坐标、最小横坐标、最大纵坐标和最小纵坐标构建矩形框，并以所述矩形框所包围的区域作为所述检测对象的检测区域。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述特征信息包括通过预设的特征提取模型获取的特征向量、所述检测区域的原始图像统计特征；所述原始图像统计特征包括所述检测区域的长宽参数、所述检测区域相对于所述目标图片的面积占比中的至少一种。5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述提取所述检测区域的图像特征，作为所述检测对象的特征信息的步骤，包括：针对每个所述检测对象的检测区域，获取每个其他检测区域与当前检测区域的交叠比例；响应于所述交叠比例超出预设阈值，通过预设的背景颜色对所述当前检测区域中所述交叠比例对应的交叠区域进行重新赋值，得到所述当前检测区域对应的目标检测区域；提取所述目标检测区域的图像特征，作为所述检测对象的特征信息。6.根据权利要求1所述的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗钧峰，杨蒙昭，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11