目标检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种目标检测方法及装置。本发明专利技术实施例中，通过从输入图像中提取通用特征；从通用特征中提取区别特征，并基于提取到的区别特征进行不同形变的目标检测，得到对应不同形变的多个第一目标检测结果；对得到的多个第一目标检测结果进行融合处理，得到第二目标检测结果，在提取通用特征的基础上，针对不同形变进行不同的特异性目标检测，最后将多个特异性目标检测结果融合得到最终检测结果。由于每种形变的目标检测能够获得该形变对应的特定形状范围内的精确目标检测结果，因此融合后能够得到在整个形状变化范围内具有较好检测效果的整体目标检测结果，提高了形状变化范围较大目标的检测准确率。

【技术实现步骤摘要】
目标检测方法及装置
本专利技术涉及图像检测
，尤其涉及一种目标检测方法及装置。
技术介绍
目标检测(ObjectDetection)是指从输入图像中检测出目标的位置和分类。当前，基于图像的目标检测技术的应用范围也越来越广。在实际场景中，由于图像数据的采集方式、位置等条件不同，以及目标本身的形状变化较大，常常导致采集到的图像数据中待检测目标的形状(如大小、长宽比、旋转角度等)变化范围较大。例如，输入图像中既包括非常大的目标，也包括非常小的目标，既包括长度远大于宽度的目标，也包括长度远小于宽度的目标等。相关技术只对一定形状变化范围内的图像的目标检测效果好，对这类形状变化范围较大的图像，检测效果较差。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本专利技术提供了一种目标检测方法及装置。根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种目标检测方法，所述方法包括：从输入图像中提取通用特征；从所述通用特征中提取区别特征，并基于提取到的区别特征进行不同形变的目标检测，得到对应不同形变的多个第一目标检测结本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n从输入图像中提取通用特征；/n从所述通用特征中提取区别特征，并基于提取到的区别特征进行不同形变的目标检测，得到对应不同形变的多个第一目标检测结果；/n对得到的所述多个第一目标检测结果进行融合处理，得到第二目标检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
从输入图像中提取通用特征；
从所述通用特征中提取区别特征，并基于提取到的区别特征进行不同形变的目标检测，得到对应不同形变的多个第一目标检测结果；
对得到的所述多个第一目标检测结果进行融合处理，得到第二目标检测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述从输入图像中提取通用特征，包括：
对输入图像进行特征提取，得到第一特征图；
所述从所述通用特征中提取区别特征，并基于提取到的区别特征进行不同形变的目标检测，得到对应不同形变的多个第一目标检测结果，包括：
将所述第一特征图分别输入多个不同检测分支中的每个检测分支；
在每个所述检测分支，对所述第一特征图针对本检测分支对应的形变进行特征变换，得到第二特征图，基于所述第二特征图进行目标检测，得到第一目标检测结果；
所述对得到的所述多个第一目标检测结果进行融合处理，得到第二目标检测结果，包括：
对所述多个不同检测分支的第一目标检测结果进行融合处理，得到第二目标检测结果。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第一特征图针对本检测分支对应的形变进行特征变换，得到第二特征图，包括：
根据本检测分支对应的形变，确定与所述形变对应的图像处理方式；
利用确定的图像处理方式对所述第一特征图进行图像处理，得到第二特征图，所述第二特征图包括适用于指定形状目标检测的特征，所述指定形状目标为具有所述形变的目标。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述第二特征图进行目标检测，得到第一目标检测结果，包括：
确定与所述指定形状目标对应的卷积神经网络子模型；
利用确定的卷积神经网络子模型对所述第二特征图进行处理，获得目标位置信息和分类信息；
根据所述目标位置信息和分类信息，生成第一目标检测结果。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用确定的卷积神经网络子模型对所述第二特征图进行处理之前，还包括：
利用本检测分支对应的附加网络模型，对第二特征图进行处理，得到第三特征图；
利用确定的卷积神经网络子模型对所述第二特征图进行处理，包括：利用确定的卷积神经...

【专利技术属性】
技术研发人员：李明键，王杰，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33