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