目标检测方法及相关设备技术

本申请实施例提供一种目标检测方法及相关设备，其中，该方法包括：对RGB图像进行特征提取以得到RGB特征图，以及对IR图像进行特征提取以得到IR特征图，其中，所述RGB图像和IR图像通过对同一图像采集区域进行图像采集得到；将所述RGB特征图和所述IR特征图进行融合，以得到融合特征图；根据所述融合特征图检测所述图像采集区域是否存在目标。采用本申请实施例，有利于提高目标检测的精度。有利于提高目标检测的精度。有利于提高目标检测的精度。

【技术实现步骤摘要】
目标检测方法及相关设备


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种目标检测方法及相关设备。

技术介绍

[0002]当今社会大力建设文明城市，然而不规范的游摊小贩还会不时出现在人们的视野中，目前治理游摊小贩的方案主要为通过摄像头采集图像，在图像中检测出预警区域，然后再由监管人员现场确认驱离罚款等，但是这种方案人工监督成本过高。此外，现有技术中在检测图像中的预警区域时，存在检测精度低的问题，导致实际上有游摊小贩，但没有检测出来；或者实际上没有游摊小贩，却检测出有游摊小贩，导致监管人员到现场确认时，发现没有游摊小贩。

技术实现思路

[0003]本申请实施例公开了一种目标检测方法及相关设备，有利于提高目标检测的精度。
[0004]本申请实施例第一方面公开了一种目标检测方法，所述方法包括：对RGB图像进行特征提取以得到RGB特征图，以及对IR图像进行特征提取以得到IR特征图，其中，所述RGB图像和IR图像通过对同一图像采集区域进行图像采集得到；将所述RGB特征图和所述IR特征图进行融合，以得到融合特征图；根据所述融合特征图检测所述图像采集区域是否存在目标。
[0005]在本申请实施例中，将监控区域作为图像采集区域，对该图像采集区域进行RGB图像采集和IR图像采集，得到该监控区域的RGB图像和IR图像，对该RGB图像进行特征提取以得到RGB特征图，以及对该IR图像进行特征提取以得到IR特征图；然后将该RGB特征图和该IR特征图进行融合，以得到融合特征图；再根据该融合特征图检测该监控区域是否存在目标。由于RGB图像具有分辨率高、包含丰富的颜色纹理信息等特点，IR图像具有对光照不敏感的特点，因此RGB特征图和IR特征图融合得到的融合特征图同时具备了RGB图像和IR图像的特点；本申请实施例采用融合特征图进行是目标检测，可以提高目标检测的精度，得到更加准确的检测结果。
[0006]在一种可能的实现方式中，所述将所述RGB特征图和所述IR特征图进行融合，以得到融合特征图，包括：将所述IR特征图的每个点的第一像素值映射到0至1之间，以得到所述IR特征图的每个点的第二像素值；将所述IR特征图的每个点的第二像素值与所述RGB特征图对应位置点的第三像素值相乘，以得到多个第四像素值；根据所述多个第四像素值组合得到所述融合特征图。
[0007]在本实现方式中，IR特征图的每个点的第一像素值映射到0至1之间，作为RGB特征图中对应点的权重，由于IR图像不受光照等因素影响，所以IR特征图的特征集中于目标上，可以忽略图像中的背景等不重要的因素；RGB特征图的每个点乘上权重后，也即RGB特征图的每个点乘上映射到0至1之间的IR特征图的第二像素值后，就过滤掉了不重要的像素点，
突出了目标，从而得到的融合特征图是滤掉不重要的像素点、突出目标的特征图，采用该融合特征图进行是目标检测，可以提高目标检测的精度。此外，将IR特征图的每个点的第一像素值映射到0至1之间后，再作为RGB特征图中对应点的权重，可以减少计算量，加快特征融合速度。
[0008]在一种可能的实现方式中，所述对RGB图像进行特征提取以得到RGB特征图，以及对IR图像进行特征提取以得到IR特征图，包括：在所述RGB图像中标注预测框，以及在所述IR图像中标注所述预测框，其中，所述预测框用于框定候选对象；对所述预测框框定的区域RGB图像进行特征提取以得到所述RGB特征图，以及对所述预测框框定的区域IR图像进行特征提取以得到所述IR特征图。
[0009]在本实现方式中，RGB图像和IR图像是包括整个监控区域的图像，而目标出现在监控区域的某个位置上，分别在RGB图像和IR图像中标注预测框，用预测框框定候选对象，该框定的候选对象也即可能为目标的的候选对象；然后分别在RGB图像和IR图像的预测框内提取特征，得到RGB特征图和IR特征图；由于从RGB图像中提取得到的RGB特征图是RGB图像中包括候选对象的区域图像的特征，从IR图像中提取的IR特征图是IR图像中包括候选对象的区域图像的特征，因此RGB特征图和IR特征图中的特征集中在候选对象上，从而有利于提高目标检测的精度；且相比于直接在整张RGB图像中提取RGB特征图，以及直接在整张IR图像种提取IR特征图，采用本实现方式提取得到的RGB特征图和IR特征图的特征总数较少，可以减少运算量，从而有利于提高目标检测的速度。
[0010]在一种可能的实现方式中，所述根据所述融合特征图检测所述图像采集区域是否存在目标，包括：对所述融合特征图的每个点进行类别预测，以得到所述融合特征图的每个点的类别和分类置信度，其中，所述类别包括目标类别和非目标类别，所述目标类别为目标所属的类别，所述非目标类别为非目标所属的类别；统计所述融合特征图中被预测为目标类别的点的数量，以及统计所述融合特征图中被预测为非目标类别的点的数量；根据所述被预测为目标类别的点的数量和每个所述被预测为目标类别的点的分类置信度计算第一平均分类置信度，以及根据所述被预测为非目标类别的点的数量和每个所述被预测为非目标类别的点的分类置信度计算第二平均分类置信度；若所述被预测为目标类别的点的数量大于所述被预测为非目标类别的点的数量，且所述第一平均分类置信度大于所述第二平均分类置信度，则确定所述候选对象是目标；否则，确定所述候选对象为非目标。
[0011]在本实现方式中，对融合特征图的每个点进行类别预测，得到融合特征图的每个点的类别和分类置信度，其中，类别包括目标类别和非目标类别，目标类别为目标所属的类别，非目标类别为非目标所属的类别；然后计算归类为目标类别的点的第一平均分类置信度，以及计算归类为非目标类别的点的第二平均分类置信度，若第一平均分类置信度大于第二平均分类置信度，则确定候选对象是目标；若被预测为目标类别的点的数量大于被预测为非目标类别的点的数量，且第一平均分类置信度不大于第二平均分类置信度，则确定候选对象为非目标；否则，确定候选对象为非目标；由于仅在融合特征图中目标占的比例大于非目标占的比例，且目标的平均分类置信度大于非目标的平均分类置信度的情况下才认定候选对象为目标，从而有利于提高目标检测的精度。
[0012]在一种可能的实现方式中，若所述图像采集区域存在目标，所述方法还包括：对所述RGB图像进行人脸图像提取，以得到目标人脸图像；将所述目标人脸图像与预存的多张模
板人脸图像进行比对；若比对成功，则获取目标模板人脸图像对应的身份信息，并根据所述身份信息执行预设操作，其中，所述目标模板人脸图像为与所述目标人脸图像比对成功的模板人脸图像。
[0013]在本实现方式中，在确定图像采集区域存在目标后，也即确定监控区域存在目标后，从RGB图像中提取目标人脸图像，并将提取到的目标人脸图像与预存的多张模板人脸图像进行比对；然后获取与目标人脸图像比对成功的目标模板人脸图像对应的身份信息，并根据该身份信息执行预设操作，从而对该目标进行自动监管，无需监管人员去监控区域现场管理，减少监控成本。
[0014]在一种可能的实现方式中，若比对失败，所本文档来自技高网...

【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：对RGB图像进行特征提取以得到RGB特征图，以及对IR图像进行特征提取以得到IR特征图，其中，所述RGB图像和IR图像通过对同一图像采集区域进行图像采集得到；将所述RGB特征图和所述IR特征图进行融合，以得到融合特征图；根据所述融合特征图检测所述图像采集区域是否存在目标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述RGB特征图和所述IR特征图进行融合，以得到融合特征图，包括：将所述IR特征图的每个点的第一像素值映射到0至1之间，以得到所述IR特征图的每个点的第二像素值；将所述IR特征图的每个点的第二像素值与所述RGB特征图对应位置点的第三像素值相乘，以得到多个第四像素值；根据所述多个第四像素值组合得到所述融合特征图。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对RGB图像进行特征提取以得到RGB特征图，以及对IR图像进行特征提取以得到IR特征图，包括：在所述RGB图像中标注预测框，以及在所述IR图像中标注所述预测框，其中，所述预测框用于框定候选对象；对所述预测框框定的区域RGB图像进行特征提取以得到所述RGB特征图，以及对所述预测框框定的区域IR图像进行特征提取以得到所述IR特征图。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述融合特征图检测所述图像采集区域是否存在目标，包括：对所述融合特征图的每个点进行类别预测，以得到所述融合特征图的每个点的类别和分类置信度，其中，所述类别包括目标类别和非目标类别，所述目标类别为目标所属的类别，所述非目标类别为非目标所属的类别；统计所述融合特征图中被预测为目标类别的点的数量，以及统计所述融合特征图中被预测为非目标类别的点的数量；根据所述被预测为目标类别的点的数量和每个所述被预测为目标类别的点的分类置信度计算第一平均分类置信度，以及根据所述被预测为非目标类别的点的数量和每个所述被预测为非目标类别的点的分类置信度计算第二平均分类置信度；若所述被预测为目标类别的点的数量大于所述被预测为非目标类别的点的数量，且所述第一平均分类置信度大于所述第二平均分类...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾林松，王京，
申请(专利权)人：深圳云天励飞技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：