一种目标检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种目标检测方法和装置，所述目标检测方法包括：对原始图像进行特征图计算，依次以不同倾斜方向对应的扫描框对待检测的特征图进行移动扫描，得到待进行目标特征提取的特征图；并对所述待进行目标特征提取的特征图进行特征向量的提取，再将所述特征向量输入预设的且与所述倾斜方向对应的目标分类器，以获取所述目标分类器输出的目标框的位置信息。采用本发明专利技术，通过对原始图像进行多方向的目标检测，以准确定位出目标的位置，从而提高对目标的检测精度和简便性。对目标的检测精度和简便性。对目标的检测精度和简便性。

【技术实现步骤摘要】
一种目标检测方法和装置


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种目标检测方法和装置。

技术介绍

[0002]随着目标检测技术的需求不断增大，部分领域也出现了特定目标的检测需求，如俯拍的舰船目标等。相对于人脸检测、车牌检测等任务，在狭长倾斜目标的检测过程中，例如遥感图像中船舶类、行人类的旋转狭长目标，由于目标的姿态方向的不确定性，具有更高的难度。
[0003]在现有技术中，以舰船目标检测为例，传统检测方法大多是通过舰船目标的特征来获得舰船目标的大致姿态，然后将舰船目标提取后进行识别和定位。
[0004]然而，现有技术至少存在如下问题：在舰船目标的检测方法中，目标方向的确定会在较大程度上影响船舶姿态的获取结果，在分辨率较低的情况下，船舶方向的估计精度会变低，使得获取的船舶姿态效果不佳，影响目标检测结果的精度。并且，现有技术通常使用亮度特征提取目标方向时，该类特征难以对所有船舶目标有效，而更复杂的特征则会带来非常多的计算消耗。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例的目的是提供一种目标检测方法和装置，其能对原始图像进行多方向的目标检测，以准确定位出目标的位置，从而提高对目标的检测精度和简便性。
[0006]为实现上述目的，本专利技术实施例提供了一种目标检测方法，包括：
[0007]获取原始图像的待检测的特征图；
[0008]依次以不同的扫描框对所述待检测的特征图进行移动扫描，得到待进行目标特征提取的特征图；不同的所述扫描框内包括有对应倾斜方向的目标特征识别框，不同的扫描框内的目标特征识别框的倾斜方向不同；
[0009]对所述待进行目标特征提取的特征图进行目标特征提取，得到该特征图在对应倾斜方向上的特征向量；
[0010]将所述特征向量输入预设的且与所述倾斜方向对应的目标分类器，以判断所述待进行目标特征提取的特征图是否存在所述倾斜方向上的目标；
[0011]当判定所述待进行目标特征提取的特征图存在所述倾斜方向上的目标时，获取所述目标分类器输出的目标框的位置信息。
[0012]作为上述方案的改进，所述对所述待进行目标特征提取的特征图进行目标特征提取，得到该特征图在对应倾斜方向上的特征向量，具体包括：
[0013]利用预设的第一掩膜图像对所述待进行目标特征提取的特征图进行处理，以提取该特征图的特征值；
[0014]根据该特征图的特征值，形成所述该特征图在对应倾斜方向上的特征向量；
[0015]其中，所述预设的第一掩膜图像与所述待进行目标特征提取的特征图的大小相
同，且所述预设的第一掩膜图像通过以下步骤生成：
[0016]在所述原始图像上，确定参与计算其对应的所述待检测的特征图上的每一像素点的像素集合；
[0017]判断所述像素集合中是否存在任一像素点位于对应的所述目标特征识别框内部，若是，则根据所述特征图上的该像素点的位置，将所述第一掩膜图像上的对应位置的像素值设为1，若否，则根据所述特征图上的该像素点的位置，将所述第一掩膜图像上的对应位置的像素值设为0。
[0018]作为上述方案的改进，任一倾斜方向对应的目标分类器通过以下方式训练得到：
[0019]获取若干张正样本图像；其中，每一所述正样本图像上包含处于第一倾斜方向上的目标；
[0020]对所述正样本图像进行缩放，以使所述正样本图像上的目标与预设的且与所述第一倾斜方向对应的第一矩形框相配合，并确定第二矩形框和第三矩形框内的正样本图像；其中，所述第二矩形框为根据所述第一矩形框按照预设的放大比例变换得到的，所述第三矩形框为所述第二矩形框的外接矩形框；
[0021]计算每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图，并对每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图进行目标特征提取，得到每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图在所述第一倾斜方向上的特征向量；
[0022]将每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图在所述第一倾斜方向上的特征向量输入分类器进行分类训练，以得到所述第一倾斜方向对应的目标分类器，用于检测所述第一倾斜方向上的目标。
[0023]作为上述方案的改进，所述对每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图进行目标特征提取，得到每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图在所述第一倾斜方向上的特征向量，具体包括：
[0024]利用预设的第二掩膜图像对每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图进行处理，以提取每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图的特征值；
[0025]根据每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图的特征值，形成每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图在所述第一倾斜方向上的特征向量；
[0026]其中，所述预设的第二掩膜图像与所述第三矩形框内的正样本图像的特征图的大小相同，且所述预设的第二掩膜图像通过以下步骤生成：
[0027]在所述第三矩形框内的正样本图像上，确定参与计算其对应的特征图上的每一像素点的像素集合；
[0028]判断所述像素集合中是否存在任一像素点位于对应的所述第二矩形框内部，若是，则根据所述特征图上的该像素点的位置，将所述第二掩膜图像上的对应位置的像素值设为1，若否，则根据所述特征图上的该像素点的位置，将所述第二掩膜图像上的对应位置的像素值设为0。
[0029]作为上述方案的改进，在所述将每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图在所述第一倾斜方向上的特征向量输入分类器进行分类训练，以得到所述第一倾斜方向对应的目标分类器之前，还包括：
[0030]获取若干张负样本图像；所述负样本图像上不包括所述第一倾斜方向上的目标，
且所述负样本图像的大小与所述第一倾斜方向对应的所述第三矩形框的大小相同；
[0031]计算每一所述负样本图像的特征图，并对每一所述负样本图像的特征图进行特征提取，得到每一所述负样本图像的特征图在所述第一倾斜方向上的特征向量；
[0032]则，所述将每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图在所述第一倾斜方向上的特征向量输入分类器进行分类训练，以得到所述第一倾斜方向对应的目标分类器，具体包括：
[0033]将每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图在所述第一倾斜方向上的特征向量、及每一所述负样本图像的特征图在所述第一倾斜方向上的特征向量输入分类器进行分类训练，以得到所述第一倾斜方向对应的目标分类器。
[0034]作为上述方案的改进，在所述对获取若干张正样本图像之后，所述对所述正样本图像进行缩放之前，还包括步骤：
[0035]获取若干张扩充样本图像；其中，每一所述扩充样本图像上包含处于第二倾斜方向上的目标；其中，所述第二倾斜方向为不等于所述第一倾斜方向的其他倾斜方向；
[0036]将每一所述扩充样本图像变换为所述正样本图像，以扩充所述正样本图像的数量。
[0037]作为上述方案的改进，所述将每一所述扩充样本图像变换为所述正样本图像，以扩充所述正样本图像的数量，具体包括：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：获取原始图像的待检测的特征图；依次以不同的扫描框对所述待检测的特征图进行移动扫描，得到待进行目标特征提取的特征图；不同的所述扫描框内包括有对应倾斜方向的目标特征识别框，不同的扫描框内的目标特征识别框的倾斜方向不同；对所述待进行目标特征提取的特征图进行目标特征提取，得到该特征图在对应倾斜方向上的特征向量；将所述特征向量输入预设的且与所述倾斜方向对应的目标分类器，以判断所述待进行目标特征提取的特征图是否存在所述倾斜方向上的目标；当判定所述待进行目标特征提取的特征图存在所述倾斜方向上的目标时，获取所述目标分类器输出的目标框的位置信息。2.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述对所述待进行目标特征提取的特征图进行目标特征提取，得到该特征图在对应倾斜方向上的特征向量，具体包括：利用预设的第一掩膜图像对所述待进行目标特征提取的特征图进行处理，以提取该特征图的特征值；根据该特征图的特征值，形成所述该特征图在对应倾斜方向上的特征向量；其中，所述预设的第一掩膜图像与所述待进行目标特征提取的特征图的大小相同，且所述预设的第一掩膜图像通过以下步骤生成：在所述原始图像上，确定参与计算其对应的所述待检测的特征图上的每一像素点的像素集合；判断所述像素集合中是否存在任一像素点位于对应的所述目标特征识别框内部，若是，则根据所述特征图上的该像素点的位置，将所述第一掩膜图像上的对应位置的像素值设为1，若否，则根据所述特征图上的该像素点的位置，将所述第一掩膜图像上的对应位置的像素值设为0。3.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，任一倾斜方向对应的目标分类器通过以下方式训练得到：获取若干张正样本图像；其中，每一所述正样本图像上包含处于第一倾斜方向上的目标；对所述正样本图像进行缩放，以使所述正样本图像上的目标与预设的且与所述第一倾斜方向对应的第一矩形框相配合，并确定第二矩形框和第三矩形框内的正样本图像；其中，所述第二矩形框为根据所述第一矩形框按照预设的放大比例变换得到的，所述第三矩形框为所述第二矩形框的外接矩形框；计算每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图，并对每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图进行目标特征提取，得到每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图在所述第一倾斜方向上的特征向量；将每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图在所述第一倾斜方向上的特征向量输入分类器进行分类训练，以得到所述第一倾斜方向对应的目标分类器，用于检测所述第一倾斜方向上的目标。4.如权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述对每一所述第三矩形框内的正
样本图像的特征图进行目标特征提取，得到每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图在所述第一倾斜方向上的特征向量，具体包括：利用预设的第二掩膜图像对每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图进行处理，以提取每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图的特征值；根据每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图的特征值，形成每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图在所述第一倾斜方向上的特征向量；其中，所述预设的第二掩膜图像与所述第三矩形框内的正样本图像的特征图的大小相同，且所述预设的第二掩膜图像通过以下步骤生成：在所述第三矩形框内的正样本图像上，确定参与计算其对应的特征图上的每一像素点的像素集合；判断所述像素集合中是否存在任一像素点位于对应的所述第二矩形框内部，若是，则根据所述特征图上的该像素点的位置，将所述第二掩膜图像上的对应位置的像素值设为1，若否，则根据所述特征图上的该像素点的位置，将所述第二掩膜图像上的对应位置的像素值设为0。5.如权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，在所述将每一所述第三矩形框内的正样本图像的特征图在所述第一倾斜方向上的特征向量输入分类器进行分类训练，以得到所述第一倾斜方向对应的目标分类器之前，还包括：获取若干张负样本图像；所述负样本图像上不包括所述第一倾斜方向上的目标，且所述负样本图像的大小与所述第一倾斜方向对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖传利，
申请(专利权)人：普联国际有限公司，
类型：发明
国别省市：