【技术实现步骤摘要】
物体检测方法、装置、终端设备和存储介质
本申请属于图像处理
，尤其涉及一种物体检测方法、装置、终端设备和存储介质。
技术介绍
目前，在对存在位置覆盖关系的两个物体进行物体检测的过程中，通常仅通过判断预设范围内是否存在对应的物体来完成检测，容易造成漏检和误检，导致检测结果不准确。例如，对摩托车、电动车驾驶员和乘坐人员是否佩戴头盔进行检测时，如果遇上上下班高峰期，车流量密集，在预设范围内会出现多辆车和多个头盔等情形，则容易出现误检和漏检的结果。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种物体检测方法、装置、终端设备和存储介质，能够提高对存在位置覆盖关系的两个物体进行检测的准确性。第一方面，本申请实施例提供了一种物体检测方法，包括：获取待测图片；采用预先训练完成的物体检测模型对所述待测图片进行检测，得到所述待测图片中具有的第一物体的标注框和第二物体的标注框；根据所述第一物体的标注框和所述第二物体的标注框之间的位置覆盖关系，计算得到所述第一物体和所述第二物体是否符合预设条...
【技术保护点】
1.一种物体检测方法，其特征在于，包括：/n获取待测图片；/n采用预先训练完成的物体检测模型对所述待测图片进行检测，得到所述待测图片中具有的第一物体的标注框和第二物体的标注框；/n根据所述第一物体的标注框和所述第二物体的标注框之间的位置覆盖关系，计算得到所述第一物体和所述第二物体是否符合预设条件的结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种物体检测方法，其特征在于，包括：
获取待测图片；
采用预先训练完成的物体检测模型对所述待测图片进行检测，得到所述待测图片中具有的第一物体的标注框和第二物体的标注框；
根据所述第一物体的标注框和所述第二物体的标注框之间的位置覆盖关系，计算得到所述第一物体和所述第二物体是否符合预设条件的结果。
2.如权利要求1所述的物体检测方法，其特征在于，所述物体检测模型通过以下步骤训练：
获取原始样本图片和背景图片，所述原始样本图片包括所述第一物体的图片、所述第二物体的图片和第三物体的图片，其中，所述第三物体的图片和所述第一物体的图片之间的相似度大于设定的阈值；
将所述原始样本图片作为前景图片，覆盖到所述背景图片中，得到初始样本集合，所述初始样本集合中的图片包含所述第一物体的标注框、所述第二物体的标注框或者所述第三物体的标注框；
对所述初始样本集合中的图片执行图片的裁剪处理和融合处理，得到最终样本集合；
根据所述最终样本集合训练模型，得到所述物体检测模型。
3.如权利要求2所述的物体检测方法，其特征在于，将所述原始样本图片作为前景图片，覆盖到所述背景图片中，包括：
采用图片的旋转、平移、缩放和镜像处理，将所述原始样本图片覆盖到所述背景图片中；
对图片覆盖后的所述背景图片，执行图片的加模糊处理、加噪声处理以及RGB值随机升降处理。
4.如权利要求2所述的物体检测方法，其特征在于，所述初始样本集合包含第一样本子集、第二样本子集和第三样本子集，所述第一样本子集为由包含所述第一物体的标注框的图片所构成的图片集合，所述第二样本子集为由包含所述第二物体的标注框的图片所构成的图片集合，所述第三样本子集为由包含所述第三物体的标注框的图片所构成的图片集合，对所述初始样本集合中的图片执行图片的裁剪处理和融合处理，得到最终样本集合，包括：
从所述第一样本子集中选取一个目标图片，作为标签样本图片；
从所述第二样本子集或者所述第三样本子集中选取一个图片，作为扩展样本图片；
计算所述标签样本图片和所述扩展样本图片的最大重叠面积；
根据所述最大重叠面积分别对所述标签样本图片和所述扩展样本图片进行裁剪，得到标签样本子图和扩展样本子图；
将所述标签样本子图和所述扩展样本子图进行融合，得到一个最终样本图片；
从所述第一样本子集中选取下一个图片，重复执行与所述目标图片相同的处理过程，直至处理完所述第一样本子集中的所有图片；
对于所述第二样本子集中的每个图片，在作为标签样本图片时，以所述第一样本子集或者所述第三样本子集中的图片作为扩展样本图片，执行与所述第一样本子集中的图片相同的处理过程；
对于所述第三样本子集中的每个图片，在作为标签样本图片时，以所述第一样...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡金晖，张力元，聂宗强，杨逢，袁明冬，
申请(专利权)人：中电科新型智慧城市研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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