目标检测方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本公开涉及目标检测方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括获取第一图像和第二图像，上述第二图像为与上述第一图像具备相同的背景、并且不存在异常目标的图像；对上述第一图像和上述第二图像进行融合，得到融合语义图像；对上述融合语义图像进行目标检测，得到上述第一图像中的异常目标。本公开可以在融合语义图像中加入背景图信息，从而达到信息增强的效果，对这一融合语义图像进行目标检测，可以显著提升异常目标的检出率和准确度，并且使得该目标检测方法具备更好的鲁棒性。该目标检测方法具备更好的鲁棒性。该目标检测方法具备更好的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
目标检测方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本公开涉及计算机视觉
，尤其涉及一种目标检测方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]不明物体入侵的检测是计算机视觉以及智能视频监控领域的重要问题。不明物体检测对于以安全为核心的机器学习应用都至关重要，如医学图像中的异常物体检测、自动驾驶应用的异常物体检测等。
[0003]然而异常物体检测是很复杂的，不同于传统的目标检测和语义分割任务，在对不明物体进行入侵检测时，对于出现的异常物体的纹理和形状都一无所知，这对于使用机器学习方法对场景中的异常物体检测造成了困难。

技术实现思路

[0004]为了解决上述至少一个技术问题，本公开提出了一种目标检测的技术方案。
[0005]根据本公开的一些实施例中，提供了一种目标检测方法，其包括：获取第一图像和第二图像，所述第二图像为与所述第一图像具备相同的背景、并且不存在异常目标的图像；对所述第一图像和所述第二图像进行融合，得到融合语义图像；对所述融合语义图像进行目标检测，得到所述第一图像中的异常目标。基于上述配置，可以在融合语义图像中加入背景图信息，从而达到信息增强的效果，对这一融合语义图像进行目标检测，可以显著提升异常目标的检出率和准确度，并且使得该目标检测方法具备更好的鲁棒性。
[0006]在一些可能的实施方式中，所述融合语义图像中与第一位置对应的位置的通道数量与所述第一图像中第一位置对应的通道数量相同，所述第一位置为所述第一图像中的任一位置。基于上述配置，通过限定融合语义图像的通道数，可以确保融合语义图像表征的图像符合图像自然分布，从而使得可以对自然图像进行目标检测的方法同样可以适用于处理融合语义图像，从而降低对融合语义图像进行目标检测的难度。
[0007]在一些可能的实施方式中，所述对所述第一图像和所述第二图像进行融合，得到融合语义图像，包括：对所述第一图像和所述第二图像进行逐像素对位融合，得到所述融合语义图像。基于上述配置，可以快速得到符合自然分布的融合语义图像，提升基于融合语义图像进行目标检测的效率，也降低目标检测的难度。
[0008]在一些可能的实施方式中，所述对所述第一图像和所述第二图像进行逐像素对位融合，得到所述融合语义图像，包括：对所述第一图像和所述第二图像进行逐像素的像素信息拼接，得到拼接图像；对所述拼接图像进行特征提取，得到所述融合语义图像。基于上述配置，可以通过简单的拼接达到对第一图像与第二图像中具备对应关系的像素点的像素信息快速进行融合的目的，从而使得融合语义图像中的每个像素与第一图像中对应位置的像素具备相同的通道数，并且较大程度地保存第一图像和第二图像中的像素信息，得到高质量的符合自然分布的融合语义图像。
[0009]在一些可能的实施方式中，所述对所述融合语义图像进行目标检测，得到所述第一图像中的异常目标，包括：对所述融合语义图像进行基于语义的分割，获取所述融合语义图像对应的掩码信息，所述掩码信息用于标识所述第一图像中的异常目标；根据所述掩码信息确定所述第一图像中的异常目标。基于上述配置，可以基于语义分割的方式在融合语义图像中分割出异常目标所对应的掩码信息，从而准确确定出第一图像中的异常目标。
[0010]在一些可能的实施方式中，所述对所述融合语义图像进行基于语义的分割，获取所述融合语义图像对应的掩码信息，包括：对所述融合语义图像进行编码处理，得到第一特征信息；对所述第一特征信息进行解码处理，得到掩码信息。基于上述配置，可以对融合语义图像进行编解码处理，从而在融合语义图像中准确分割出异常目标。
[0011]在一些可能的实施方式中，所述第一特征信息包括第二特征信息和第三特征信息，所述对所述融合语义图像进行编码处理，得到第一特征信息，包括：对所述融合语义图像进行特征提取，得到所述第二特征信息；对所述第二特征信息进行至少一层特征提取，得到至少一个第四特征信息；对所述至少一个第四特征信息进行融合，得到所述第三特征信息。基于上述配置，可以得到丰富度较高的第一特征信息，从而提升目标检测准确度。
[0012]在一些可能的实施方式中，所述对所述第一特征信息进行解码处理，得到掩码信息，包括：对所述第三特征信息进行上采样，得到第五特征信息；对所述第二特征信息和所述第五特征信息进行融合，得到所述掩码信息。基于上述配置，可以对第一特征信息进行充分解码，从而得到用于表征异常目标的掩码信息。
[0013]根据本公开的另一些实施例中，提供了一种目标检测装置，所述装置包括：图像获取模块，用于获取第一图像和第二图像，所述第二图像为与所述第一图像具备相同的背景、并且不存在异常目标的图像；融合模块，用于对所述第一图像和所述第二图像进行融合，得到融合语义图像；检测模块，用于对所述融合语义图像进行目标检测，得到所述第一图像中的异常目标。
[0014]在一些可能的实施方式中，所述融合语义图像中与第一位置对应的位置的通道数量与所述第一图像中第一位置对应的通道数量相同，所述第一位置为所述第一图像中的任一位置。
[0015]在一些可能的实施方式中，所述融合模块，用于执行下述操作：对所述第一图像和所述第二图像进行逐像素对位融合，得到所述融合语义图像。
[0016]在一些可能的实施方式中，所述融合模块，用于执行下述操作：对所述第一图像和所述第二图像进行逐像素的像素信息拼接，得到拼接图像；对所述拼接图像进行特征提取，得到所述融合语义图像。
[0017]在一些可能的实施方式中，所述检测模块，用于执行下述操作：对所述融合语义图像进行基于语义的分割，获取所述融合语义图像对应的掩码信息，所述掩码信息用于标识所述第一图像中的异常目标；根据所述掩码信息确定所述第一图像中的异常目标。
[0018]在一些可能的实施方式中，所述检测模块，用于执行下述操作：对所述融合语义图像进行编码处理，得到第一特征信息；对所述第一特征信息进行解码处理，得到掩码信息。
[0019]在一些可能的实施方式中，所述检测模块，用于执行下述操作：对所述融合语义图像进行特征提取，得到所述第二特征信息；对所述第二特征信息进行至少一层特征提取，得到至少一个第四特征信息；对所述至少一个第四特征信息进行融合，得到所述第三特征信
息。
[0020]在一些可能的实施方式中，所述检测模块，用于执行下述操作：对所述第三特征信息进行上采样，得到第五特征信息；对所述第二特征信息和所述第五特征信息进行融合，得到所述掩码信息。
[0021]根据本公开的另一些实施例中，还提供了一种电子设备，包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述至少一个处理器通过执行所述存储器存储的指令实现如上述一些实施例中任意一项所述的一种目标检测方法。
[0022]根据本公开的另一些实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或至少一段程序由处理器加本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一图像和第二图像，所述第二图像为与所述第一图像具备相同的背景、并且不存在异常目标的图像；对所述第一图像和所述第二图像进行融合，得到融合语义图像；对所述融合语义图像进行目标检测，得到所述第一图像中的异常目标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合语义图像中与第一位置对应的位置的通道数量与所述第一图像中第一位置对应的通道数量相同，所述第一位置为所述第一图像中的任一位置。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像和所述第二图像进行融合，得到融合语义图像，包括：对所述第一图像和所述第二图像进行逐像素对位融合，得到所述融合语义图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像和所述第二图像进行逐像素对位融合，得到所述融合语义图像，包括：对所述第一图像和所述第二图像进行逐像素的像素信息拼接，得到拼接图像；对所述拼接图像进行特征提取，得到所述融合语义图像。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述融合语义图像进行目标检测，得到所述第一图像中的异常目标，包括：对所述融合语义图像进行基于语义的分割，获取所述融合语义图像对应的掩码信息，所述掩码信息用于标识所述第一图像中的异常目标；根据所述掩码信息确定所述第一图像中的异常目标。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述融合语义图像进行基于语义的分割，获取所述融合语义图像对应的掩码信息，包括：对所述融合语义图像进行编码处理，得到第一特征信息；对所述第一特征信息进行解码处理，得到所述掩码信息。7.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：王浩然，甘伟豪，
申请(专利权)人：北京市商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：