物体检测方法、装置和计算机存储介质制造方法及图纸

本申请提供了物体检测方法和装置。涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉领域。该方法包括：先获取待检测图像；然后对该检测图像进行卷积处理，以得到待检测图像中的待检测物体的初始图像特征；再根据知识图谱信息确定待检测物体的增强图像特征，最后再综合待检测物体的初始图像特征和增强图像特征来确定待检测物体的候选框和分类。由于上述增强图像特征指示了待检测物体相关联的其他物体对应的不同物体类别的语义信息，因此，本申请能够提高物体检测方法的效果。

【技术实现步骤摘要】
物体检测方法、装置和计算机存储介质
本申请涉及计算机视觉领域，并且更具体地，涉及一种物体检测方法、装置和计算机存储介质。
技术介绍
计算机视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分，它是一门关于如何运用照相机/摄像机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说，计算机视觉就是给计算机安装上眼睛(照相机/摄像机)和大脑(算法)用来代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，从而使计算机能够感知环境。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。总的来说，计算机视觉就是用各种成像系统代替视觉器官获取输入信息，再由计算机来代替大脑对这些输入信息完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。物体检测是计算机视觉领域中的具体应用。物体检测是指在一张图片或者一段视频中标出物体的位置以及物体的类别过程。传统方案一般对待检测图片中的不同物体分别进行检测，以确定待检测图片中的每个物体的位置和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物体检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像；对所述待检测图像进行卷积处理，得到所述待检测图像中的待检测物体的初始图像特征；根据知识图谱信息确定所述待检测物体的增强图像特征，所述知识图谱信息包括所述待检测图像中的不同物体对应的不同物体类别之间的关联关系，所述待检测物体的增强图像特征指示与所述待检测物体相关联的其它物体对应的物体类别的语义信息；根据所述待检测物体的初始图像特征和所述待检测物体的增强图像特征，确定所述待检测物体的候选框和分类。

【技术特征摘要】
1.一种物体检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像；对所述待检测图像进行卷积处理，得到所述待检测图像中的待检测物体的初始图像特征；根据知识图谱信息确定所述待检测物体的增强图像特征，所述知识图谱信息包括所述待检测图像中的不同物体对应的不同物体类别之间的关联关系，所述待检测物体的增强图像特征指示与所述待检测物体相关联的其它物体对应的物体类别的语义信息；根据所述待检测物体的初始图像特征和所述待检测物体的增强图像特征，确定所述待检测物体的候选框和分类。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述知识图谱信息是预先设定的。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述知识图谱信息是根据训练数据对神经网络模型进行训练得到的，所述训练数据包括训练图像以及所述训练图像中不同物体所属的物体类别。4.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述待检测图像中的不同物体对应的不同物体类别之间的关联关系包括以下信息中的至少一种：不同物体类别的属性关联关系；不同物体类别之间的位置关系；不同物体类别的词向量之间的相似程度；不同物体类别同时出现的概率。5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据知识图谱信息确定所述待检测物体的增强图像特征，包括：采用基于注意力机制的图卷积方式或者基于空间信息的图稀疏卷积方式对所述待检测物体相关联的其它物体对应的物体类别的语义信息进行卷积处理，得到所述待检测物体的增强图像特征。6.如权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：显示所述待检测物体的检测结果，所述待检测物体的检测结果包括所述待检测物体的候选框和分类。7.一种物体检测装置，其特征在于，包括：图像获取单元，用于获取待检测图像；特征提取单元，用于对所述待检测图像进行卷积处理，得到所述待检测图像中的待检测物体的初始图像特征；所述特征提取单元还用于根据知...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐航，李震国，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44