目标检测结果的校验方法、装置、存储介质和电子设备制造方法及图纸

本申请提供一种目标检测结果的校验方法、装置、存储介质和电子设备，涉及目标检测技术领域。该方法可以先对视频图像进行目标检测，确定视频图像中的对象，并得到对象对应的对象特征，其中对象为目标对象或未匹配到目标对象的运动对象，然后根据对象在视频图像的中心点，可以确定对象对应于二维统计图中的统计元素，最后将对象对应的对象特征，输入统计元素对应的统计模型中，可以得到相应的概率值。由于可以构造得到具有场景先验信息的统计模型，并基于该统计模型得到检出的目标对象对应的概率值，从而可以提高对视频图像进行目标检测的准确性。的准确性。的准确性。

【技术实现步骤摘要】
目标检测结果的校验方法、装置、存储介质和电子设备


[0001]本申请实施例涉及目标检测
，尤其涉及一种目标检测结果的校验方法、装置、存储介质和电子设备。

技术介绍

[0002]随着信息技术的发展，目标检测技术的应用也越来越普遍。目前，目标检测被广泛地应用于图像以及视频内容物识别领域的诸多视觉任务中，主要用来对图像进行分析处理，以确定图像中是否存在检测目标。
[0003]在采用相关目标检测方法对视频图像进行目标检测时，通常会存在漏检和误检的情况。所谓漏检是指将视频图像中的目标识别为非目标，从而出现无法检测到目标的情况。所谓误检是指将视频图像中的非目标识别为检测目标进行输出的情况。然而，无论是漏检还是误检都会影响对视频图像进行目标检测的准确性。

技术实现思路

[0004]为解决现有存在的技术问题，本申请实施例提供一种目标检测结果的校验方法、装置、存储介质和电子设备，可以提高对视频图像进行目标检测的准确性。
[0005]为达到上述目的，本申请实施例的技术方案是这样实现的：
[0006]第一方面，本申请实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标检测结果的校验方法，其特征在于，所述方法包括：对视频图像进行目标检测，确定所述视频图像中的对象，并得到所述对象对应的对象特征，其中所述对象为目标对象或未匹配到目标对象的运动对象；根据所述对象在所述视频图像的中心点，确定所述对象对应于二维统计图中的统计元素；所述二维统计图中的每个统计元素对应所述视频图像中的至少一个像素点，且不同的统计元素对应不同的像素点，所述统计元素是将对应的像素点进行量化后得到的；将所述对象对应的对象特征，输入所述统计元素对应的统计模型中，得到相应的概率值；所述统计元素对应的统计模型是基于所述统计元素对应于样本视频图像中的样本对象的样本对象特征确定的；所述样本视频图像与所述视频图像是基于同一视频摄像头获取得到的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对视频图像进行目标检测，确定所述视频图像中的对象，包括：对视频图像进行背景分离，确定所述视频图像中的各个运动对象，以及对所述视频图像进行目标检测，确定所述视频图像中的各个目标对象；将所述各个目标对象作为所述视频图像中的对象，或将所述运动对象中未匹配到目标对象的运动对象作为所述视频图像中的对象。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过下列方式进行所述目标对象和所述运动对象的匹配：确定包括所述运动对象的框体与包括所述目标对象的框体之间的距离，若所述距离满足设定阈值，则确定所述运动对象与所述目标对象匹配；或者，确定包括所述运动对象的框体与包括所述目标对象的框体之间的重叠度，若所述重叠度满足设定重叠度阈值，则确定所述运动对象与所述目标对象匹配。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述对象为未匹配到目标对象的运动对象，则所述对象对应的对象特征包括所述运动对象的运动图像特征，以及包括所述运动对象的框体的运动框体特征；或若所述对象为目标对象，则所述对象对应的对象特征包括所述目标对象的目标图像特征、包括所述目标对象的框体的目标框体特征，以及所述目标对象相对于匹配到的运动对象的目标相对特征。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述对象对应的对象特征，输入所述统计元素对应的统计模型中，得到相应的概率值，包括：若所述对象为未匹配到目标对象的运动对象，则将所述运动图像特征和所述运动框体特征，输入所述统计元素对应的统计模型，以确定所述运动对象的预设范围内会出现目标对象的漏检概率值；或若所述对象为目标对象，则将所述目标图像特征、所述目标框体特征和所述目标相对特征，输入所述统计元素对应的统计模型，以确定所述目标对象对应的误检概率值。6.根据权利要求1～5中任一项所述的方法，其特征在于，通过下列方式构造所述统计模型：分别确定出所述样本视频图像中的样本运动对象和样本目标对象，并分别得到所述样本运动对象的样本运动图像特征和包括所述样本运动对象的框体的样本运动框体特征，以
及所述样本目标对象的样本目标图像特征和包括所述样本目标对象的框体的样本目标框体特征；分别得到所述样本运动对象相对于匹配到的样本目标对象的样本运动相对特征，和所述样本目标对象相对于匹配到的样本运动对象的样本目标相对特征；将包括所述样本运动对象的框体和包括所述样本目标对象的框体分别进行量化，得到相应的二维统计图中的统计元素；根据所述样本运动图像特征、所述样本运动框体特征和所述样本运动相对特征，构造与所述样本运动对象相对应的统计元素对应的统计模型；根据所述样本目标图像特征、所述样本目标框体特征和所述样本目标相对特征，构造与所述样本目标对象相对应的统计元素对应的统计模型。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将包括所述样本运动对象的框体和包括所述样本目标对象的框体分别进行量化，得到相应的二维统计图中的统计元素，包括：将包括所述样本运动对象的框体的宽度量化到第一统计图的宽度，将包括所述样本运动对象的框体的高度乘以第一预设系数后量化到所述第一统计图的高度，根据所述第一统计图的宽度和高度，得到与所述样本运动对象相对应的二维统计图中的统计元素；以及将包括所述样本目标对象的框体的宽度量化到第二统计图的宽度，将包括所述样本目标对象的框体的高度乘以所述第一预设系数后量化到所述第二统计图的高度，根据所述第二统计图的宽度和高度，得到与所述样本目标对象相对应的二维统计图中的统计元素；或将包括所述样本运动对象的框体的宽度量化到第一统计图的宽度，将包括所述样本运动对象的框体的高度量化到所述第一统计图的高度，并将所述第一统计图的高度乘以第二预设系数后得到所述第一统计图的目标高度，根据所述第一统计图的宽度和目标高度，得到与所述样本运动对象相对应的二维统计图中的统计元素；以及将包括所述样本目标对象的框体的宽度量化到第二统计图的宽度，将包括所述样本目标对象的框体的高度量化到所述第二统计图的高度，并将所述第二统计图的高度乘以所述第二预设系数后得到所述第二统计图的目标高度，根据所述第二统计图的宽度和目标高度，得到与所述样本目标对象相对应的二维统计图中的统计元素。8.一种目标检测结果的校验装置，其特征在于，包括：对象确定单元，用于对视频图像进行目标检测，确定所述视频图像中的对象，并得...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙士捷，
申请(专利权)人：重庆紫光华山智安科技有限公司，
类型：发明
国别省市：