一种图像检测的方法和相关装置制造方法及图纸

本申请公开了一种图像检测的方法和相关装置，该方法包括：通过检测模型中不同尺寸的卷积核对包括目标对象的输入图像进行卷积处理，得到不同尺寸的卷积特征图，以对应目标对象所属的不同层级图像类别；通过检测模型对不同尺寸的卷积特征图进行发散激活处理，得到不同尺寸的激活特征图；通过检测模型对不同尺寸的激活特征图进行像素平均处理，得到融合特征图；通过检测模型对融合特征图进行检测处理，得到输入图像中目标对象的检测结果。可见，通过发散激活处理方式引入发散激活机制，融合目标对象所属的同一层级图像类别下空间信息，并融合目标对象所属的不同层级图像类别下语义信息，避免忽略目标对象的完整性，提升图像检测准确度。测准确度。测准确度。

An image detection method and related device

【技术实现步骤摘要】
一种图像检测的方法和相关装置


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种图像检测的方法和相关装置。

技术介绍

[0002]视频采集检测系统是当前普遍采用的安防系统，具有实时性、直观可视性、以及能够对突发事件过程进行及时发现和及时记录等优点，广泛应用于银行的重点区域。
[0003]随着计算机视觉、人工智能等技术的发展，视频采集检测系统越来越智能化，向着少人值守甚至是无人值守的方向发展，因此，针对采集到的图像进行目标对象的检测十分关键。相关技术中，将针对采集到的图像进行目标对象的检测作为回归问题，通过卷积神经网络进行特征提取和分类回归，以便得检测速度能够满足实时性的要求。
[0004]但是，通过卷积神经网络进行特征提取受限于卷积核对应的局部感受野，特征提取倾向于图像的局部特征，忽略目标对象的完整性，导致图像中目标对象的分类准确度和定位准确度降低，从而影响图像检测准确度。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请实施例提供一种图像检测的方法和相关装置，提升输入图像中目标对象的分类准确度和定位准确度，从而提升本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像检测的方法，其特征在于，包括：利用检测模型中不同尺寸的卷积核对输入图像进行卷积处理，获得不同尺寸的卷积特征图；所述输入图像包括目标对象，所述不同尺寸的卷积特征图对应所述目标对象所属的不同层级图像类别；利用所述检测模型对所述不同尺寸的卷积特征图进行发散激活处理，获得不同尺寸的激活特征图；利用所述检测模型对所述不同尺寸的激活特征图进行像素平均处理，获得融合特征图；利用所述检测模型对所述融合特征图进行检测处理，获得所述输入图像中所述目标对象的检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述检测模型对所述不同尺寸的卷积特征图进行发散激活处理，获得不同尺寸的激活特征图，包括：利用所述检测模型对所述不同尺寸的卷积特征图分别进行差异发散激活处理，获得所述每个尺寸的卷积特征图对应的多个差异特征图；利用所述检测模型对所述每个尺寸的卷积特征图对应的多个差异特征图进行分层发散激活处理，获得所述不同尺寸的激活特征图。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述检测模型对所述每个尺寸的卷积特征图对应的多个差异特征图进行分层发散激活处理，获得所述不同尺寸的激活特征图，包括：利用所述检测模型对所述每个尺寸的卷积特征图对应的多个差异特征图进行平均处理，获得所述不同尺寸的激活特征图。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述检测模型对所述融合特征图进行检测处理，获得所述输入图像中所述目标对象的检测结果，包括：利用所述检测模型对所述融合特征图进行卷积处理，获得目标特征图；利用所述检测模型对所述目标特征图进行解码处理，获得所述检测结果。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测模型的获得步骤包括：获取训练图像、所述训练图像中训练对象的训练类别、训练类别置信度、训练检测区域和训练检测区域置信度；将所述训练图像输入...

【专利技术属性】
技术研发人员：马圆，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：