目标检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种目标检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取包含动态背景的待检测视频并进行处理，构建差分图像数据集；对差分图像数据集进行划分处理，得到检测目标图像数据集和背景图像数据集；将检测目标图像数据集通过训练好的第一检测模型得到第一检测结果，以及将背景图像数据集通过训练好的第二检测模型得到第二检测结果；对第二检测结果进行筛选和补帧处理，得到第二目标检测结果；根据第一检测结果和第二目标检测结果，得到待检测目标相对于背景信息的检测结果。该方案能够在地对不同类别的目标进行检测之后，滤除误检的结果并对丢帧结果进行补充，以精准地确定待检测目标相对背景信息的检测结果，提高了目标检测准确性。了目标检测准确性。了目标检测准确性。

【技术实现步骤摘要】
目标检测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术一般涉及图像处理
，具体涉及一种目标检测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着图像处理技术的不断发展，目标检测作为立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，已经广泛地应用到各类不同领域中，例如工业质量检测、智能导航、辅助驾驶、地图与地形配准、自然资源分析等。其中，在铝片质量检测的应用过程中，可以对铝片进行拍摄得到视频，为了保证铝片出厂或使用的质量，对视频中的目标进行检测显得尤为重要。
[0003]目前，相关技术中可以对待检测视频进行处理得到差分图像，并将其通过卷积神经网络进行目标检测，从而实现视频中运动目标的检测。然而该方案在进行目标检测的过程中较为单一片面，导致对目标检测的准确度较低。

技术实现思路

[0004]鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种目标检测方法、装置、设备及存储介质，能够有针对性地对差分图像数据集中不同类别的目标进行检测，提高了待检测目标的检测准确性。所述技术方案如下：
[0005]根据本申请的一个方面，提供了一种目标检测方法，该方法包括：
[0006]获取包含动态背景的待检测视频并对所述待检测视频进行处理，构建差分图像数据集；
[0007]对所述差分图像数据集进行划分处理，得到包含待检测目标的检测目标图像数据集和包含背景信息的背景图像数据集；
[0008]将所述检测目标图像数据集通过训练好的第一检测模型进行目标检测处理得到第一检测结果，以及将所述背景图像数据集通过训练好的第二检测模型进行背景检测处理得到第二检测结果；
[0009]对所述第二检测结果进行筛选和补帧处理，得到第二目标检测结果；
[0010]根据所述第一检测结果和所述第二目标检测结果，得到第一目标检测结果；
[0011]根据所述第二目标检测结果，对所述第一目标检测结果进行坐标转换处理，得到所述待检测目标相对于所述背景信息的检测结果。
[0012]根据本申请的另一方面，提供了一种目标检测装置，该装置包括：
[0013]数据集构建模块，用于获取包含动态背景的待检测视频并对所述待检测视频进行处理，构建差分图像数据集；
[0014]划分处理模块，用于对所述差分图像数据集进行划分处理，得到包含待检测目标的检测目标图像数据集和包含背景信息的背景图像数据集；
[0015]检测模块，用于将所述检测目标图像数据集通过训练好的第一检测模型进行目标
检测处理得到第一检测结果，以及将所述背景图像数据集通过训练好的第二检测模型进行背景检测处理得到第二检测结果；
[0016]筛选处理模块，用于对所述第二检测结果进行筛选和补帧处理，得到第二目标检测结果；
[0017]结果确定模块，用于根据所述第一检测结果和所述第二目标检测结果，得到第一目标检测结果；
[0018]转换处理模块，用于根据所述第二目标检测结果，对所述第一目标检测结果进行坐标转换处理，得到所述待检测目标相对于所述背景信息的检测结果。
[0019]根据本申请的另一方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行该程序时实现如上述的目标检测方法。
[0020]根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序用于实现如上述的目标检测方法。
[0021]本申请实施例中提供的目标检测方法、装置、设备及存储介质，通过获取包含动态背景的待检测视频并对待检测视频进行处理，构建差分图像数据集，然后对差分图像数据集进行划分处理，得到包含待检测目标的检测目标图像数据集和包含背景信息的背景图像数据集，并将检测目标图像数据集通过训练好的第一检测模型进行目标检测处理得到第一检测结果，以及将背景图像数据集通过训练好的第二检测模型进行背景检测处理得到第二检测结果，进而对第二检测结果进行筛选和补帧处理，得到第二目标检测结果，并根据第一检测结果和第二目标检测结果得到第一目标检测结果，最后根据第二目标检测结果，对第一目标检测结果进行坐标转换处理，得到待检测目标相对于背景信息的检测结果。本申请中的技术方案相比于现有技术而言，一方面，由于对差分图像数据集进行划分处理，得到检测目标图像数据集和背景图像数据集，能够更细粒度地提取到差分图像数据集中每一目标类型对应数据集的特征，以便基于更细节的特征识别待检测目标和背景信息，并且采用第一检测模型和第二检测模型等检测模型，有针对性地对差分图像数据集中不同类别的目标进行检测，有效提高了目标的检测准确度。另一方面，通过对第二检测结果进行筛选和补帧处理，能够滤除误检的结果，并对丢帧的差分图像进行补充处理，从而结合了更为全面的特征来确定第二目标检测结果，并根据第一检测结果和第二目标检测结果，精准地得到第一目标检测结果，进而能够根据第二目标检测结果对第一目标检测结果进行坐标转换处理，使得精准地得到待检测目标相对于背景信息的检测结果，也能够在一定程度上使得本申请所提供方法的目标检测准确度相比于现有技术有明显提升。
[0022]本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0023]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0024]图1为本申请实施例提供的目标检测系统的系统架构图；
[0025]图2为本申请实施例提供的目标检测方法的流程示意图；
[0026]图3为本申请实施例提供的确定待检测目标相对于背景信息的检测结果方法的结构示意图；
[0027]图4为本申请实施例提供的训练子检测模型方法的流程示意图；
[0028]图5为本申请实施例提供的包含点类目标和背景目标的差分图像的结构示意图；
[0029]图6为本申请实施例提供的包含背景目标和污渍类目标的差分图像的结构示意图；
[0030]图7为本申请实施例提供的确定待检测目标相对于背景信息的检测结果的示意图；
[0031]图8为本申请实施例提供的确定待检测目标相对于背景信息的检测结果方法的流程示意图；
[0032]图9为本申请实施例提供的目标检测装置的结构示意图；
[0033]图10为本申请实施例提供的目标检测装置的结构示意图；
[0034]图11为本申请实施例示出的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0035]下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与专利技术相关的部分。
[0036]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0037]随着人工智能技术研究和本文档来自技高网...

【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，包括：获取包含动态背景的待检测视频并对所述待检测视频进行处理，构建差分图像数据集；对所述差分图像数据集进行划分处理，得到包含待检测目标的检测目标图像数据集和包含背景信息的背景图像数据集；将所述检测目标图像数据集通过训练好的第一检测模型进行目标检测处理得到第一检测结果，以及将所述背景图像数据集通过训练好的第二检测模型进行背景检测处理得到第二检测结果；对所述第二检测结果进行筛选和补帧处理，得到第二目标检测结果；根据所述第一检测结果和所述第二目标检测结果，得到第一目标检测结果；根据所述第二目标检测结果，对所述第一目标检测结果进行坐标转换处理，得到所述待检测目标相对于所述背景信息的检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一检测模型包括至少两个子检测模型，将所述检测目标图像数据集通过训练好的第一检测模型进行目标检测处理得到第一检测结果，包括：获取所述待检测目标的目标类型；根据所述目标类型，将所述检测目标图像数据集划分为与所述目标类型对应的至少两个子数据集；将所述至少两个子数据集分别通过与所述目标类型对应的至少两个子检测模型中进行检测处理，得到各个子检测模型对应的子检测结果，将所述各个子检测模型对应的子检测结果作为第一检测结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第二检测结果进行筛选和补帧处理，得到第二目标检测结果，包括：基于所述第二检测结果中的背景检测框，确定所述背景检测框对应的背景目标置信度和背景目标区域面积，所述背景目标置信度用于表征所述背景检测框内的图像为背景信息的概率值；针对每个所述第二检测结果，根据所述背景目标置信度和所述背景目标区域面积判断所述背景检测框是否符合网络后处理条件，得到对应的判断结果；基于所述判断结果对所述第二检测结果进行筛选和补帧处理，确定第二目标检测结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述背景目标置信度和所述背景目标区域面积判断所述背景检测框是否符合网络后处理条件，得到对应的判断结果，包括：根据所述第二检测结果，确定所述第二检测结果中任意两个背景检测框之间的交并比；判断所述交并比是否大于预设交并比阈值；当大于预设交并比阈值时，将所述两个背景检测框中背景目标置信度较大的背景检测框确定为符合网络后处理条件；当不大于预设交并比阈值时，将所述两个背景检测框中背景目标区域面积符合预设面积条件的背景检测框确定为符合网络后处理条件。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述判断结果对所述第二检测结果进行筛选和补帧处理，确定第二目标检测结果，包括：当所述判断结果用于表征所述背景检测框符合网络后处理条件时，将符合网络后处理条件的背景检测框对应的第二检测结果作为第二目标检测结果；当所述判断结果用于表征所述背景检测框不符合网络后处理条件时，根据不符合网络后处理条件的背景检测框对应的第二检测结果，确定待补帧差分图像并进行补帧处理，得到所述待补帧差分图像的第二目标检测结果。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，确定待补帧差分图像并进行补帧处理，得到所述待补帧差分图像的第二目标检测结果，包括：将所述不满足网络后处理条件的背景检测框对应的背景图像数据集中的差分图像作为待补帧差分图像；从所述背景图像数据集中获取连续至少三帧差分图像；所述连...

【专利技术属性】
技术研发人员：李云龙，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：