一种对象检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种对象检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该对象检测方法包括：获取待检测的车舱内图像；在车舱内人员减少时，对所述待检测的车舱内图像进行目标检测，确定所述待检测的车舱内图像中是否存在待检测对象；响应于所述待检测的车舱内图像中存在待检测对象的状态的持续时长超过预设时长，发出提示信息。

【技术实现步骤摘要】
一种对象检测方法、装置、电子设备及存储介质
本公开涉及追踪
，具体而言，涉及一种对象检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
随着车辆网的发展，公共交通工具为越来越多的人提供出行方便，在乘车环境中，乘客或者驾驶员通常会携带私人物品，因此在乘车环境中，经常存在乘客丢失个人物品的事件，如何能够有效防止乘车环境中的物品遗失，提高乘车环境下的物品安全，为本公开实施例要解决的问题。
技术实现思路
本公开实施例至少提供一种对象检测方案。第一方面，本公开实施例提供了一种对象检测方法，包括：获取待检测的车舱内图像；在车舱内人员减少时，对所述待检测的车舱内图像进行目标检测，确定所述待检测的车舱内图像中是否存在待检测对象；响应于所述待检测的车舱内图像中存在待检测对象的状态的持续时长超过预设时长，发出提示信息。本公开实施例中，提供了一种针对车舱场景下的遗留物品检测的方式，通过获取待检测的车舱内图像，这样在车舱内人员减少时，可以对获取的待检测车舱内图像进行目标检测，从而可以确定待检测的车舱内图像中是否存在待检测对象，示例性地，该待检测对象可以为车舱内人员遗失的物品，这样在检测到存在车舱内人员遗失的物品时，可以进行相应提示，从而降低乘车环境中的物品丢失概率，提高乘车环境中的物品安全性。在一种可能的实施方式中，所述响应于所述待检测的车舱内图像中存在待检测对象的状态的持续时长超过预设时长，发出提示信息，包括：在减少的车舱内人员为乘客的情况下，响应于所述待检测的车舱内图像中存在待检测对象的状态的持续时长超过第一预设时长，发出第一提示信息，所述第一提示信息用于提示乘客物品遗留；在减少的车舱内人员为驾驶员的情况下，响应于所述待检测的车舱内图像中存在待检测对象的状态的持续时长超过第二预设时长，发出第二提示信息，所述第二提示信息用于提示驾驶员物品遗留。本公开实施例中，针对不同类型的车舱内人员，在检测到车舱内存在遗留物品时，分别进行提示，从而提高乘车安全。在一种可能的实施方式中，减少的车舱内人员为驾驶员和乘客，在确定所述待检测的车舱内图像中存在待检测对象后，在发出提示信息之前，所述对象检测方法还包括：根据所述待检测对象在所述车舱中位置，确定所述待检测对象的归属人员；其中，所述待检测对象的归属人员为驾驶员和/或乘客。本公开实施例中，可以基于待检测对象在车舱中位置，确定出待检测对象的归属人员，从而便于后续进行分类提示。在一种可能的实施方式中，对所述待检测的车舱内图像进行目标检测，包括：对所述待检测的车舱内图像进行特征提取，得到与多个通道中每个通道对应的第一特征图；其中每个通道对应的第一特征图，为将待检测对象在该通道对应的图像特征类别下的特征进行增强处理后的特征图；针对每个所述通道，将该通道对应的第一特征图与其它通道分别对应的第一特征图进行特征信息融合，得到融合后的第二特征图；基于所述融合后的第二特征图，检测所述待检测的车舱内图像中的所述待检测对象。本公开实施例中，通过特征提取得到的每张第一特征图中包含的待检测对象的特征信息较非待检测对象的特征信息的进行了增强处理，这样能够通过特征信息明显区分待检测对象和待检测的车舱内图像中的背景区域；然后针对每个通道，将该通道对应的第一特征图与其它通道分别对应的第一特征图进行特征信息融合，从而得到特征信息更加全面的待检测对象，然后基于这样的第二特征图完成针对待检测的车舱内图像中待检测对象的检测，即能够准确地检测待检测的车舱内图像中的待检测对象。在一种可能的实施方式中，所述针对每个所述通道，将该通道对应的第一特征图与其它通道分别对应的第一特征图进行特征信息融合，得到融合后的第二特征图，包括：针对进行特征信息融合的多个第一特征图，确定所述多个第一特征图所对应的权重矩阵；基于所述权重矩阵，对所述多个第一特征图的特征信息进行加权求和，得到包含各个融合特征信息的第二特征图。本公开实施例中，通过丰富待检测对象包含的特征信息，以及增加车舱内图像中待检测对象和背景区域的区分度，从而便于后期基于更加丰富且与背景区域区分度较大的特征信息，准确地确定该待检测的车舱内图像中，是否存在待检测对象，以及待检测对象的位置信息。在一种可能的实施方式中，所述基于所述融合后的第二特征图，检测所述待检测的车舱内图像中的所述待检测对象，包括：基于所述融合后的第二特征图，确定设定个数的候选区域，每个候选区域包含设定个数的特征点；基于每个候选区域包含的特征点的特征数据，确定该候选区域对应的置信度；每个候选区域对应的置信度用于表征该候选区域中包含所述待检测对象的可信程度；基于每个候选区域对应的置信度以及不同候选区域之间的重叠区域，从所述设定个数的候选区域中筛选出待检测对象对应的检测区域；所述检测区域用于标识所述待检测对象在所述待检测的车舱内图像中的位置。本公开实施例中，通过的融合后的第二特征图来确定候选区域，因为融合后的第二特征图包含的待检测对象的特征信息与背景区域的特征信息的区分度较大，且包含的待检测对象的特征信息更加丰富，从而基于该融合后的第二特征图，能够准确得到表示待检测区域中待检测对象位置的候选区域以及每个候选区域的置信度，另外这里提出通过考虑候选区域的重叠区域对待检测对象存在的可能位置信息进一步筛选，即能够准确得到该待检测的车舱内图像中是否存在待检测对象以及待检测对象的位置信息。在一种可能的实施方式中，根据以下步骤获取所述待检测的车舱内图像：获取待检测的车舱内视频流；从所述待检测的车舱内视频流包含的连续多帧车舱内图像中，间隔提取待检测的车舱内图像。本公开实施例中，按照间隔提取待检测的车舱内图像的方式，从待检测视频流中得到需要进行检测的待检测的车舱内图像，可以提高检测效率。在一种可能的实施方式中，对所述待检测的车舱内图像进行目标检测，还包括：将所述待检测的车舱内视频流中的每个车舱内图像作为待追踪图像，针对每个非首帧待追踪图像，基于该非首帧待追踪图像的前一帧待追踪图像中的所述待检测对象的位置信息以及该非首帧待追踪图像，确定所述待检测对象在该非首帧待追踪图像中的预测位置信息；确定该非首帧待追踪图像是否为检测出待检测对象的待检测的车舱内图像；在确定该非首帧待追踪图像是检测出待检测对象的待检测的车舱内图像时，将检测出的位置信息作为待检测对象在该非首帧待追踪图像中的位置信息；在确定该非首帧待追踪图像不是检测出待检测对象的待检测的车舱内图像时，将确定的预测位置信息作为待检测对象在该非首帧待追踪图像中的位置信息。本公开实施例中，可以基于非首帧待追踪图像的前一帧待追踪图像中待检测对象的位置信息对该非首帧待追踪图像进行追踪，确定出待检测对象在该非首帧待追踪图像中的预测位置信息，并且在追踪过程中，还可以基于检测出的位置信息调整预测的位置信息，这样，能够提高对待检测对象追踪的效率和准确度。在一种可能的实施方式中，所述待检测的车舱内图像进行目标检测由神经网络执行；所述神经网络利用包含了本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种对象检测方法，其特征在于，包括：/n获取待检测的车舱内图像；/n在车舱内人员减少时，对所述待检测的车舱内图像进行目标检测，确定所述待检测的车舱内图像中是否存在待检测对象；/n响应于所述待检测的车舱内图像中存在待检测对象的状态的持续时长超过预设时长，发出提示信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种对象检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测的车舱内图像；
在车舱内人员减少时，对所述待检测的车舱内图像进行目标检测，确定所述待检测的车舱内图像中是否存在待检测对象；
响应于所述待检测的车舱内图像中存在待检测对象的状态的持续时长超过预设时长，发出提示信息。


2.根据权利要求1所述的对象检测方法，其特征在于，所述响应于所述待检测的车舱内图像中存在待检测对象的状态的持续时长超过预设时长，发出提示信息，包括：
在减少的车舱内人员为乘客的情况下，响应于所述待检测的车舱内图像中存在待检测对象的状态的持续时长超过第一预设时长，发出第一提示信息，所述第一提示信息用于提示乘客物品遗留；
在减少的车舱内人员为驾驶员的情况下，响应于所述待检测的车舱内图像中存在待检测对象的状态的持续时长超过第二预设时长，发出第二提示信息，所述第二提示信息用于提示驾驶员物品遗留。


3.根据权利要求1或2所述的对象检测方法，其特征在于，减少的车舱内人员为驾驶员和乘客，在确定所述待检测的车舱内图像中存在待检测对象后，在发出提示信息之前，所述对象检测方法还包括：
根据所述待检测对象在所述车舱中位置，确定所述待检测对象的归属人员；其中，所述待检测对象的归属人员为驾驶员和/或乘客。


4.根据权利要求1至3任一所述的对象检测方法，其特征在于，对所述待检测的车舱内图像进行目标检测，包括：
对所述待检测的车舱内图像进行特征提取，得到与多个通道中每个通道对应的第一特征图；其中每个通道对应的第一特征图，为将待检测对象在该通道对应的图像特征类别下的特征进行增强处理后的特征图；
针对每个所述通道，将该通道对应的第一特征图与其它通道分别对应的第一特征图进行特征信息融合，得到融合后的第二特征图；
基于所述融合后的第二特征图，检测所述待检测的车舱内图像中的所述待检测对象。


5.根据权利要求4所述的对象检测方法，其特征在于，所述针对每个所述通道，将该通道对应的第一特征图与其它通道分别对应的第一特征图进行特征信息融合，得到融合后的第二特征图，包括：
针对进行特征信息融合的多个第一特征图，确定所述多个第一特征图所对应的权重矩阵；
基于所述权重矩阵，对所述多个第一特征图的特征信息进行加权求和，得到包含各个融合特征信息的第二特征图。


6.根据权利要求4所述的对象检测方法，其特征在于，所述基于所述融合后的第二特征图，检测所述待检测的车舱内图像中的所述待检测对象，包括：
基于所述融合后的第二特征图，确定设定个数的候选区域，每个候选区域包含设定个数的特征点；
基于每个候选区域包含的特征点的特征数据，确定该候选区域对应的置信度；每个候选区域对应的置信度用于表征该候选区域中包含所述待检测对象的可信程度；
基于每个候选区域对应的置信度以及不同候选区域之间的重叠区域，从所述设定个数的候选区域中筛选出待检测对象对应的检测区域；所述检测区域用于标识所述待检测对象在所述待检测的车舱内图像中的位置。


7.根据权利要求1所述的对象检测方法，其特征在于，根据以下步骤获取所述待检测的车舱内图像：
获取待检测的车舱...

【专利技术属性】
技术研发人员：张澳，杜天元，王飞，钱晨，
申请(专利权)人：深圳市商汤科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44