视频中对象的检测方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种视频中对象的检测方法、装置和存储介质。其中，该方法包括：获取目标视频的第一图像特征，其中，第一图像特征用于表示目标视频中待检测的目标对象；对第一图像特征进行增强处理，得到第二图像特征；对第二图像特征进行卷积处理，得到目标对象的检测结果，其中，检测结果用于表示目标对象的检测精度和方位。本发明专利技术解决了对视频中的行人进行检测时，对小尺度行人和被严重遮挡的行人的检测结果低的技术问题。结果低的技术问题。结果低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
视频中对象的检测方法、装置和存储介质


[0001]本专利技术涉及车辆领域，具体而言，涉及视频中对象的检测方法、装置和存储介质。

技术介绍

[0002]目前，在对视频中的行人进行检测时，通常的方法是二阶段行人检测器，此方法使用帧与帧之间的相关性，对行人的位置进行预测，整合局部信息和全局信息辅助关键帧的检测，但是此方法对小尺度行人和被严重遮挡的行人的检测结果低。
[0003]针对上述对视频中的行人进行检测时，对小尺度行人和被严重遮挡的行人的检测结果低问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种视频中对象的检测方法、装置和存储介质，以至少解决对视频中的行人进行检测时，对小尺度行人和被严重遮挡的行人的检测结果低的技术问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种视频中对象的检测方法、装置和存储介质。其中，该方法包括：获取目标视频的第一图像特征，其中，第一图像特征用于表示目标视频中待检测的目标对象；对第一图像特征进行增强处理，得到第二图像特征；对第二图像特征进行卷本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频中对象的检测方法，其特征在于，包括：获取目标视频的第一图像特征，其中，所述第一图像特征用于表示所述目标视频中待检测的目标对象；对所述第一图像特征进行增强处理，得到第二图像特征；对所述第二图像特征进行卷积处理，得到所述目标对象的检测结果，其中，所述检测结果用于表示所述目标对象的检测精度和方位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于对所述第一图像特征进行增强处理，得到第二图像特征，包括：对所述第一图像特征进行通道增强处理，得到第三图像特征；对所述第三图像特征进行空间增强处理，得到所述第二图像特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取目标视频的第一图像特征之前，所述方法还包括：采用残差神经网络对每一帧图像的目标对象的第四图像特征进行特征提取，得到序列特征，其中，所述残差神经网络为根据所述第四图像特征训练得到的；所述每一帧图像用于表示所述目标视频的每一帧图像；对所述序列特征进行通道拼接，得到所述第一图像特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在采用残差神经网络对每一帧图像的目标对象的第四图像特征进行特征提取，得到序列特征之前，所述方法还包括：对所述目标视频中的多帧图像采用快速卷积神经网络进行处理，得到所述每一帧图像的目标对象的第四图像特征和所述第一帧图像的目标对象的方位数据，其中，所述快速卷积神经网络为根据所述目标视频中的多帧图像训练得到的，所述多帧图像用于表示所述目标视频中的全部帧图像。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在采用残差神经网络对每一帧图像的目标对象的第四图像特征进行特征提取，得到序列特征之前，所述方法还包括：对所述每一帧图像的目标对象的第四图像特征和所述第一帧图像的目标对...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宇凡，陈博，尹荣彬，徐名源，邱璆，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：