目标检测方法、检测模型的训练方法及电子设备技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及目标检测方法、检测模型的训练方法及电子设备，其中检测方法包括获取待检测图像；将待检测图像输入检测模型中，以得到目标候选区域的位置信息；所述目标候选区域为检测模型输出的所有候选区域的尺寸小于预设值的候选区域；基于目标候选区域的位置信息，在待检测图像中提取预设尺寸的图像，得到待检测子图像；将待检测子图像输入检测模型中，以得到目标候选区域对应的目标的类别。该检测方法仅在待检测图像中提取候选区域的尺寸小于预设尺寸的候选区域进行再次的检测，能够减少数据处理量，提高目标检测的效率。

【技术实现步骤摘要】
目标检测方法、检测模型的训练方法及电子设备
本专利技术涉及图像处理
，具体涉及目标检测方法、检测模型的训练方法及电子设备。
技术介绍
对于图像中目标的检测方法，可以通过人工方式进行检测，但是这种检测方法会受人工主观因素的影响，导致检测的准确性较低。基于此，现有技术中还提出了对图像进行自动检测的方法，以实现对图像中的目标进行自动检测。然而，当待检测图像中存在多尺寸的目标时，要想实现对小尺寸目标进行准确地检测，常采用的方法是将待检测图像分割成多个较小的子图片的方式对小尺寸目标进行检测。以输电线路检测为例，输电线路巡检是运行与维护输电网的重要工作之一。目前我国输电线路巡视采用直升机巡检、无人机巡检、机器人巡检相结合的方式采集输电线路巡检图片，并使用人工智能方法识别采集的输电线路巡检图像以大大增加查看巡检照片的效率、减轻巡检工人的工作量。然而输电线路巡检图片中存在众多尺寸较小的目标，大部分现有技术直接将原始图片缩放至较大分辨率或将原始图片均匀地分割为多个较小的图片的方式来对尺寸较小的目标进行识别。虽然这些技术能够对小尺寸目标进行较为准确地识别，但是其使用较大分辨率图片或对原始图像直接切割再进行检测的方式需耗费更多的计算资源，导致目标检测的效率较低。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种目标检测方法、检测模型的训练方法及电子设备，以解决目标检测效率较低的问题。根据第一方面，本专利技术实施例提供了一种目标检测方法，包括：获取待检测图像；将所述待检测图像输入检测模型中，以得到目标候选区域的位置信息；其中，所述目标候选区域为所述检测模型输出的所有候选区域的尺寸小于预设值的候选区域；基于所述目标候选区域的位置信息，在所述待检测图像中提取预设尺寸的图像，得到待检测子图像；将所述待检测子图像输入所述检测模型中，以得到所述目标候选区域对应的目标的类别。本专利技术实施例提供的目标检测方法，在利用检测模型得到目标候选区域的位置信息之后，在待检测图像中提取预设尺寸的图像得到待检测子图像，并利用检测模型对待检测子图像进行再次的检测；即，仅在待检测图像中提取候选区域的尺寸小于预设尺寸的候选区域进行再次的检测，能够减少数据处理量，提高目标检测的效率。结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，所述将所述待检测图像输入检测模型中，以得到目标候选区域的位置信息，包括：利用所述检测模型中的候选区域预测结构预测所述待检测图像中各个目标对应的候选区域；利用所述检测模型中的区域判断结构判断所述候选区域的尺寸是否小于所述预设值；当所述候选区域的尺寸小于所述预设值时，利用所述检测模型中的第一区域预测结构预测所述候选区域的第一位置信息，以得到所述目标候选区域的位置信息。本专利技术实施例提供的目标检测方法，利用区域判断结构对候选区域的尺寸进行判断，在尺寸小于预设值时仅利用第一区域预设结构预测候选区域的第一位置信息，而不进行类别的预测，在保证检测准确性的前提下，可以提高目标检测的效率。结合第一方面第一实施方式，在第一方面第二实施方式中，所述第一位置信息为所述目标候选区域的中心位置信息。本专利技术实施例提供的目标检测方法，由于目标候选区域的其他位置信息均是由目标候选区域的中心位置信息计算得到的，因此选用目标候选区域的中心位置信息为第一位置信息，可以减少数据处理量，提高目标检测的效率。结合第一方面第一实施方式，在第一方面第三实施方式中，所述将所述待检测图像输入检测模型中，以得到目标候选区域的位置信息，还包括：当所述候选区域的尺寸大于或等于所述预设值时，利用所述检测模型中的第二区域预测结构预测所述候选区域对应的目标的类别及第二位置信息。本专利技术实施例提供的目标检测方法，在候选区域的尺寸大于或等于预设值时，利用检测模型中的第二区域预测结构候选区域对应的目标的类别以及第二位置信息，该检测方法能够在保证大尺寸目标检测的准确性的基础上，还能够保证小尺寸目标检测的效率。结合第一方面，或第一方面第一实施方式至第三实施方式中任一项，在第一方面第四实施方式中，所述将所述待检测图像输入检测模型中，以得到目标候选区域的位置信息，还包括：将所述待检测图像缩放至预设分辨率的待检测图像；将所述预设分辨率的待检测图像输入所述检测模型中，以得到目标候选区域的位置信息。本专利技术实施例提供的目标检测方法，在对待检测图像进行检测之前，先将待检测图像缩放至预设分辨率的待检测图像，以提高检测的准确性。结合第一方面第四实施方式，在第一方面第五实施方式中，所述将所述待检测子图像输入所述检测模型中，以得到所述目标候选区域对应的目标的类别，包括：将所述待检测子图像缩放至所述预设分辨率的待检测子图像；将所述预设分辨率的待检测子图像输入所述检测模型中，以得到所述目标候选区域对应的目标的类别。结合第一方面，在第一方面第六实施方式中，所述待检测图像为输电线路图像。本专利技术实施例提供的目标检测方法，由于输电线路图像中包括多尺寸的目标，对于输电线路图像采用该检测方法进行目标检测，仅对可能存在小尺寸目标的区域进行更细粒度的检测，并支持多个尺度缺陷的识别，解决了现有输电线路图像缺陷检测方法直接对大分辨率图像或分块后的图像进行检测所造成的计算量过大的问题，在保证检测精度不下降的情况下，大大降低了图片识别的计算量，提高了检测效率。根据第二方面，本专利技术实施例还提供了一种检测模型的训练方法，包括：获取带有标注信息的样本图像；其中，所述标注信息为所述样本图像中各个目标对应的类别及目标区域的位置信息，所述目标区域的尺寸小于预设值；将所述样本图像输入初始检测模型中，以得到预测区域的位置信息；基于所述样本图像中标注出的目标区域的位置信息与所述预测区域的位置信息，对所述初始检测模型中的参数进行更新，以得到所述检测模型。本专利技术实施例提供的检测模型的训练方法，利用检测模型对小尺寸目标进行预测，能够保证小尺寸目标检测的准确性，为后续利用检测模型进行小尺寸目标检测提供了准确的保障。根据第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的目标检测方法，或执行第二方面中所述的检测模型的训练方法。根据第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的目标检测方法，或执行第二方面中所述的检测模型的训练方法。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：/n获取待检测图像；/n将所述待检测图像输入检测模型中，以得到目标候选区域的位置信息；其中，所述目标候选区域为所述检测模型输出的所有候选区域的尺寸小于预设值的候选区域；/n基于所述目标候选区域的位置信息，在所述待检测图像中提取预设尺寸的图像，得到待检测子图像；/n将所述待检测子图像输入所述检测模型中，以得到所述目标候选区域对应的目标的类别。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测图像；
将所述待检测图像输入检测模型中，以得到目标候选区域的位置信息；其中，所述目标候选区域为所述检测模型输出的所有候选区域的尺寸小于预设值的候选区域；
基于所述目标候选区域的位置信息，在所述待检测图像中提取预设尺寸的图像，得到待检测子图像；
将所述待检测子图像输入所述检测模型中，以得到所述目标候选区域对应的目标的类别。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待检测图像输入检测模型中，以得到目标候选区域的位置信息，包括：
利用所述检测模型中的候选区域预测结构预测所述待检测图像中各个目标对应的候选区域；
利用所述检测模型中的区域判断结构判断所述候选区域的尺寸是否小于所述预设值；
当所述候选区域的尺寸小于所述预设值时，利用所述检测模型中的第一区域预测结构预测所述候选区域的第一位置信息，以得到所述目标候选区域的位置信息。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一位置信息为所述目标候选区域的中心位置信息。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述待检测图像输入检测模型中，以得到目标候选区域的位置信息，还包括：
当所述候选区域的尺寸大于或等于所述预设值时，利用所述检测模型中的第二区域预测结构预测所述候选区域对应的目标的类别及第二位置信息。


5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述待检测图像输入检测模型中，以得到目标候选区域的位置信息，还包括：
将所述待检测图像缩放至...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘思言，王博，夏卫尚，陈江琦，王万国，
申请(专利权)人：全球能源互联网研究院有限公司，国网山东省电力公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11