【技术实现步骤摘要】
目标检测方法、系统、装置及介质
[0001]本专利技术涉及目标检测
，具体提供一种目标检测方法、系统、装置及介质。
技术介绍
[0002]随着人工智能技术的不断发展，图像采集技术被应用于多种场景，如安防、金融等。但是现有的基于图像采集技术的目标检测算法大都只是检测单独的人体或者单独的人脸，没办法给出人脸和人体之间的关联关系。而只是简单地通过位置关系来对人脸和人体进行关联，其准确性不高，同时错误的关联也会对后续的目标识别以及聚类等一系列操作都会产生影响。
[0003]现有技术中，为了获得具有关联关系的人体和人脸框，一般使用神经网络对预先设定的anchor(锚)进行回归，同时输出对应的人体框和人脸框。实验表明，这种方法虽然能够输出具有关联关系的人体和人脸，但是针对图像中一些只露出人脸和一些看不到人脸的人体的检测效果较差。
[0004]相应地，本领域需要一种新的目标检测方案来解决上述问题。
技术实现思路
[0005]为了克服上述缺陷，提出了本专利技术，以提供解决或至少部分地解决在进行目标检测过...
【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：对待检测图像进行人脸检测，获得所述待检测图像中的第一人脸检测结果；对待检测图像进行人体检测，获得所述待检测图像中的第一人体检测结果；对待检测图像进行人脸人体关联检测，获得所述待检测图像中的人脸人体关联检测结果；根据所述第一人体检测结果、所述第一人脸检测结果和所述人脸人体关联检测结果，获取所述待检测图像的最终目标检测结果。2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述第一人体检测结果、所述第一人脸检测结果和所述人脸人体关联检测结果均为多个，“根据所述第一人体检测结果、所述第一人脸检测结果和所述人脸人体关联检测结果，获取所述待检测图像的最终目标检测结果”的步骤包括：对多个第一人脸检测结果进行数据筛选，获得筛选后的第一人脸检测结果；对多个第一人体检测结果进行数据筛选，获得筛选后的第一人体检测结果；对多个人脸人体关联检测结果进行数据筛选，获得筛选后人脸人体关联检测结果；根据筛选后的第一人脸检测结果、筛选后的第一人体检测结果和筛选后人脸人体关联检测结果，获得第一人脸人体匹配结果；根据所述第一人脸人体匹配结果，获得所述最终目标检测结果。3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，每个人脸人体关联检测结果中包括一一对应的第二人脸检测结果和第二人体检测结果，“根据筛选后的第一人脸检测结果、筛选后的第一人体检测结果和筛选后人脸人体关联检测结果，获得第一人脸人体匹配结果”的步骤包括：计算筛选后的第一人脸检测结果中的每个第一人脸检测结果与所有第二人体检测结果之间的重叠比率，获得第一重叠比率矩阵；其中，筛选后的第一人脸检测结果中第一人脸检测结果的数量为m，所述第二人体检测结果的数量为n1，所述第一重叠比率矩阵为m
×
n1矩阵；计算筛选后的第一人脸检测结果中的每个第一人脸检测结果与筛选后的第一人体检测结果中所有第一人体检测结果的重叠比率，获得第二重叠比率矩阵；其中，筛选后的第一人体检测结果中的第一人体检测结果的数量为n2，所述第二重叠比率矩阵为m
×
n2矩阵；计算筛选后的第一人脸检测结果集合中每个第一人脸检测结果与所有第二人脸检测结果的交并比，获得第一交并比矩阵；其中，所述第二人脸检测结果集合中的第二人脸检测结果的数量等于所述第二人体检测结果的数量，所述第一交并比矩阵为m
×
n1矩阵；根据所述第一重叠比率矩阵、所述第二重叠比率矩阵和所述第一交并比矩阵，获取第一人脸人体匹配结果。4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，“根据所述第一重叠比率矩阵、所述第二重叠比率矩阵和所述第一交并比矩阵，获取第一人脸人体匹配结果”的步骤包括：判断所述第一交并比矩阵中的元素是否小于交并比阈值，若是，将所述第一重叠比率矩阵中对应的元素调整为预设重叠比率，获得调整后的第一重叠比率矩阵；将调整后的第一重叠比率矩阵和所述第二重叠比率矩阵组合获得组合重叠比率矩阵；其中，所述组合重叠比率矩阵为m
【专利技术属性】
技术研发人员：陈佳鹏，
申请(专利权)人：江苏云从曦和人工智能有限公司，
类型：发明
国别省市：
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