目标检测方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种目标检测方法、装置及设备，可确定被检测出的目标对象在图像中的图像质量。该方法包括：获取待检测的目标图像，所述目标图像包含目标对象；将所述目标图像输入至已训练的目标对象检测网络，得到所述目标对象检测网络中的至少一个指定处理层输出的目标特征信息，所述目标特征信息是在所述目标对象检测网络检测目标对象的位置信息的过程中输出的；将所述目标特征信息输入至质量检测网络，以得到图像质量参数，所述图像质量参数用于表征所述目标对象在所述目标图像中的图像质量。

【技术实现步骤摘要】
目标检测方法、装置及设备
本专利技术涉及目标检测
，尤其涉及的是一种目标检测方法、装置及设备。
技术介绍
目标检测往往是理解场景的第一步。在一些场景中，会拍摄到大量的目标对象在姿态、遮挡、光照、尺寸等方面各异的图像，而这些图像中，有些图像的质量比较差，目标对象在图像中并不清晰、或者并不完整，不利于正确地理解场景。比如，在失焦(即对焦未对准)情况下采集的图像中，目标对象会非常模糊。又如，在目标对象未完整进入摄像机设备视场的情况下采集的图像中，目标对象会不完整，比如只有半个人。目前，在执行目标检测任务时不会确定图像质量，在图像质量较差时目标检测任务仍能完成，所以会产生检出的目标对象不全、目标对象极小、可辨认度低等情况，而这些情况也无法得到区分，所有的检测结果会被继续使用，进而会导致基于这些检测结果的进一步处理出现问题，比如导致监控系统误报警等，影响系统稳定性。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种目标检测方法、装置及设备，可确定被检测出的目标对象在图像中的图像质量。本专利技术第一方面提供一种目标检测方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：/n获取待检测的目标图像，所述目标图像包含目标对象；/n将所述目标图像输入至已训练的目标对象检测网络，得到所述目标对象检测网络中的至少一个指定处理层输出的目标特征信息，所述目标特征信息是在所述目标对象检测网络检测目标对象的位置信息的过程中输出的；/n将所述目标特征信息输入至质量检测网络，以得到图像质量参数，所述图像质量参数用于表征所述目标对象在所述目标图像中的图像质量。/n

【技术特征摘要】
20200618 CN 20201056137271.一种目标检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测的目标图像，所述目标图像包含目标对象；
将所述目标图像输入至已训练的目标对象检测网络，得到所述目标对象检测网络中的至少一个指定处理层输出的目标特征信息，所述目标特征信息是在所述目标对象检测网络检测目标对象的位置信息的过程中输出的；
将所述目标特征信息输入至质量检测网络，以得到图像质量参数，所述图像质量参数用于表征所述目标对象在所述目标图像中的图像质量。


2.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，该方法进一步包括：
将所述目标特征信息输入至位置检测网络，以得到准确度指标，所述准确度指标用于指示所述目标对象检测网络检测的所述目标对象的位置信息的准确性；
所述位置检测网络与所述目标对象检测网络和所述质量检测网络中的至少一个集成在同一神经网络；或者，
所述位置检测网络、所述目标对象检测网络和所述质量检测网络为相互独立的神经网络。


3.如权利要求1或2所述的目标检测方法，其特征在于，目标对象检测网络通过以下方式训练：
获取训练样本集，所述训练样本集包括多个图像样本，每一图像样本被标定有对应的第一标签信息，所述第一标签信息用于指示图像样本中对象的位置与类别；
利用所述训练样本集中的图像样本及对应的第一标签信息对初始目标对象检测网络进行训练，以得到所述目标对象检测网络。


4.如权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述训练样本集的图像样本还被标定有对应的第二标签信息；所述第二标签信息用于指示对象在图像样本中的图像质量；
所述质量检测网络通过以下方式训练：
在完成所述目标对象检测网络的训练后，将所述训练样本集中的图像样本输入至训练出的目标对象检测网络，得到所述目标对象检测网络中的至少一个指定处理层输出的特征信息，所述特征信息是在所述目标检测网络检测对象的位置信息的过程中输出的，并输出至初始质量检测网络，以由初始质量检测网络基于输入的特征信息预测图像质量标签信息并输出；
基于所述初始质量检测网络输出的图像质量标签信息与所述图像样本对应的第二标签信息优化所述初始质量检测网络，并在优化后的初始质量检测网络满足第一训练结束条件时，将优化后的初始质量检测网络确定为所述质量检测网络。


5.如权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述训练样本集的图像样本还被标定有对应的第三标签信息；所述第三标签信息用于指示所述第一标签信息所指示位置的准确性；
所述位置检测网络通过以下方式训练：
在完成所述目标对象检测网络的训练后，将所述训练样本集中的图像样本输入至训练出的目标对象检测网络，得到所述目标对象检测网络中的至少一个指定处理层输出的特征信息，所述特征信息是在所述目标检测网络检测对象的位置信息的过程中输出的，并输出至初始位置检测网络，以由初始位置检测网络基于输入的特征信息预测位置准确性标签信息并输出；
基于所述初始位置检测网络输出的位置准确性标签信息与所述图像样本对应的第三标签信息优化所述初始位置检测网络，并在优化后的初始位置检测网络满足第二训练结束条件时，将优化后的初始位置检测网络确定为所述位置检测网络。


6.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，
所述质量检测网络包括至少一个卷积层和与卷积层相连接的全连接层；所述卷积层先于所述全连接层对输入至质量检测网络的目标特征信息进行处理。


7.一种目标检测装置，其特征在于，包括：
目标图像获取模块，用于获取待检测的目标图像，所述目标图像包含目标对象；
目标检测模块，用于将所述目标图像输入至已训练的目标对象检测网络...

【专利技术属性】
技术研发人员：程战战，
申请(专利权)人：上海高德威智能交通系统有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31