对象检测方法、装置、存储介质和计算机设备制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种对象检测方法、装置、存储介质和计算机设备，可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景；通过获取待检测图像，并在待检测图像中提取出图像特征；根据图像特征对待检测图像进行对象检测，得到至少一个对象的对象区域和对象可见区域，对象区域包含对象以及对象所在的背景区域，对象可见区域在对象区域中，对象可见区域仅包含对象中未被遮挡的部位；基于对象可见区域之间的区域分布关系计算对象可见区域之间的区域重合系数，并根据区域重合系数识别对象区域之间的区域关系；根据区域关系，在对象区域中确定出目标对象区域，目标对象区域为待检测图像中包含的对象所在的区域。以此，提高对象检测的准确性。的准确性。的准确性。

【技术实现步骤摘要】
对象检测方法、装置、存储介质和计算机设备


[0001]本申请涉及互联网
，具体涉及一种对象检测方法、装置、存储介质和计算机设备。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的快速发展，目标检测技术应用越来越广泛，例如，可以应用在智能检测、交通辅助等场景中，对行人、车辆等对象进行检测。
[0003]在对现有技术的研究和实践过程中发现，在检测区域中行人或者车辆等对象的数量较多时，对象之间以及对象与背景之间极易出现相互遮挡的情况，使得对象检测准确性较低，进行导致对象检测效率较低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种对象检测方法、装置、存储介质和计算机设备，可以提高对象检测的准确性，进而提升对象检测的效率。
[0005]本申请实施例提供一种对象检测方法，包括：
[0006]获取待检测图像，并在所述待检测图像中提取出图像特征；
[0007]根据所述图像特征对所述待检测图像进行对象检测，得到至少一个对象的对象区域和对象可见区域，所述对象区域包含所述对象以及所述对象所在的背景区域，所述对象可见区域在所述对象区域中，所述对象可见区域仅包含所述对象中未被遮挡的部位；
[0008]基于所述对象可见区域之间的区域分布关系计算所述对象可见区域之间的区域重合系数，并根据所述区域重合系数识别所述对象区域之间的区域关系；
[0009]根据所述区域关系，在所述对象区域中确定出目标对象区域，所述目标对象区域为所述待检测图像中包含的对象所在的区域。
[0010]相应的，本申请实施例提供一种对象检测装置，包括：
[0011]获取单元，用于获取待检测图像，并在所述待检测图像中提取出图像特征；
[0012]检测单元，用于根据所述图像特征对所述待检测图像进行对象检测，得到至少一个对象的对象区域和对象可见区域，所述对象区域包含所述对象以及所述对象所在的背景区域，所述对象可见区域在所述对象区域中，所述对象可见区域仅包含所述对象中未被遮挡的部位；
[0013]计算单元，用于基于所述对象可见区域之间的区域分布关系，计算出所述对象可见区域之间的区域重合系数，并根据所述区域重合系数识别所述对象区域之间的区域关系；
[0014]确定单元，用于根据所述区域关系，在所述对象区域中确定出目标对象区域，所述目标对象区域为所述待检测图像中包含的对象所在的区域。
[0015]在一实施例中，所述计算单元，包括：
[0016]置信分数获取子单元，用于获取所述对象可见区域对应的置信分数；
[0017]面积确定子单元，用于基于所述置信分数以及所述对象可见区域之间的区域分布关系，确定出所述对象可见区域之间的交集区域面积以及并集区域面积；
[0018]区域重合系数计算子单元，用于基于所述交集区域面积以及并集区域面积，计算出所述对象可见区域之间的区域重合系数。
[0019]在一实施例中，所述检测单元，包括：
[0020]推荐区域筛选子单元，用于基于所述图像特征中的像素点构建所述待检测图像对应的候选区域，并在所述候选区域中筛选出与所述待检测图像中对象关联的推荐区域；
[0021]特征分割子单元，用于根据所述推荐区域对所述图像特征进行特征分割处理，得到所述推荐区域对应的对象图像特征；
[0022]区域识别子单元，用于基于所述对象图像特征，在所述待检测图像中识别出至少一个对象的对象区域以及所述对象区域对应的对象可见区域。
[0023]在一实施例中，所述区域识别子单元，包括：
[0024]分类模块，用于在所述对象图像特征中提取出对象分布特征，并基于所述对象分布特征对所述对象图像特征进行分类处理，得到目标对象图像特征；
[0025]偏移量识别模块，用于在所述目标对象图像特征中提取出对象位置特征，并根据所述对象位置特征识别出所述目标对象图像特征对应的区域偏移量；
[0026]区域修正模块，用于基于所述区域偏移量对所述目标对象图像特征对应的推荐区域进行区域修正处理，得到至少一个对象的对象区域，并在所述对象区域中识别出对象可见区域。
[0027]在一实施例中，所述区域修正模块，包括：
[0028]特征提取子模块，用于采用对象检测模型对所述对象图像特征进行特征提取，得到对象可见特征；
[0029]像素点分类子模块，用于基于所述对象可见特征对所述对象图像特征对应的像素点进行分类处理，得到目标像素点；
[0030]区域识别子模块，用于根据所述目标像素点，在所述对象区域中识别出对象可见区域。
[0031]在一实施例中，所述对象检测装置，还包括：
[0032]样本获取单元，用于获取图像样本，所述图像样本中包括至少一个对象，所述对象标注有对象标注区域以及对象可见标注区域；
[0033]标注区域调节单元，用于基于预设缩放参数对所述对象可见标注区域进行调节，得到前景标注区域，并基于所述对象可见标注区域在所述对象标注区域中识别出背景标注区域；
[0034]样本图像识别单元，用于采用预设对象检测模型在所述图像样本中提取出样本图像特征，并根据所述样本图像特征在所述图像样本中识别出对象预测区域、所述对象预测区域对应的区域类别预测概率，以及所述前景标注区域和所述背景标注区域中每一像素点的像素点类别预测概率；
[0035]损失确定单元，用于基于所述对象预测区域、所述区域类别预测概率以及对象标注区域确定所述图像样本对应的对象区域预测损失，并基于所述像素点类别预测概率、前景标注区域以及所述背景标注区域确定所述图像样本对应的可见区域预测损失；
[0036]模型训练单元，用于根据所述对象区域预测损失以及所述可见区域预测损失，对所述预设对象检测模型进行收敛，得到训练后的对象检测模型。
[0037]在一实施例中，所述损失确定单元，包括：
[0038]像素点类别期望概率识别子单元，用于基于所述图像样本对应的前景标注区域和所述背景标注区域，在所述图像样本中识别出每一像素点对应的像素点类别期望概率；
[0039]损失计算子单元，用于根据所述像素点类别预测概率以及所述像素点类别期望概率，计算所述图像样本对应的可见区域预测损失。
[0040]此外，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行本申请实施例所提供的任一种对象检测方法中的步骤。
[0041]此外，本申请实施例还提供一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有应用程序，所述处理器用于运行所述存储器内的应用程序实现本申请实施例提供的对象检测方法。
[0042]本申请实施例还提供一种计算机程序产品或计算机程序，所述计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，所述计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取所述计算机指令，处理器执行所述计算机指令，使得所述计算机设备执行本申请实施例提供的对象检测方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对象检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像，并在所述待检测图像中提取出图像特征；根据所述图像特征对所述待检测图像进行对象检测，得到至少一个对象的对象区域和对象可见区域，所述对象区域包含所述对象以及所述对象所在的背景区域，所述对象可见区域在所述对象区域中，所述对象可见区域仅包含所述对象中未被遮挡的部位；基于所述对象可见区域之间的区域分布关系计算所述对象可见区域之间的区域重合系数，并根据所述区域重合系数识别所述对象区域之间的区域关系；根据所述区域关系，在所述对象区域中确定出目标对象区域，所述目标对象区域为所述待检测图像中包含的对象所在的区域。2.如权利要求1所述的对象检测方法，其特征在于，所述基于所述对象可见区域之间的区域分布关系，计算出所述对象可见区域之间的区域重合系数，包括：获取所述对象可见区域对应的置信分数；基于所述置信分数以及所述对象可见区域之间的区域分布关系，确定出所述对象可见区域之间的交集区域面积以及并集区域面积；基于所述交集区域面积以及并集区域面积，计算出所述对象可见区域之间的区域重合系数。3.如权利要求1至2中任一项所述的对象检测方法，其特征在于，所述根据所述图像特征对所述待检测图像进行对象检测，得到至少一个对象的对象区域和对象可见区域，包括：基于所述图像特征中的像素点构建所述待检测图像对应的候选区域，并在所述候选区域中筛选出与所述待检测图像中对象关联的推荐区域；根据所述推荐区域对所述图像特征进行特征分割处理，得到所述推荐区域对应的对象图像特征；基于所述对象图像特征，在所述待检测图像中识别出至少一个对象的对象区域以及所述对象区域对应的对象可见区域。4.如权利要求3所述的对象检测方法，其特征在于，所述基于所述对象图像特征，在所述待检测图像中识别出至少一个对象的对象区域以及所述对象区域对应的对象可见区域，包括：在所述对象图像特征中提取出对象分布特征，并基于所述对象分布特征对所述对象图像特征进行分类处理，得到目标对象图像特征；在所述目标对象图像特征中提取出对象位置特征，并根据所述对象位置特征识别出所述目标对象图像特征对应的区域偏移量；基于所述区域偏移量对所述目标对象图像特征对应的推荐区域进行区域修正处理，得到至少一个对象的对象区域，并在所述对象区域中识别出对象可见区域。5.如权利要求4所述的对象检测方法，其特征在于，所述在所述对象区域中识别出对象可见区域，包括：采用对象检测模型对所述对象图像特征进行特征提取，得到对象可见特征；基于所述对象可见特征对所述对象图像特征对应的像素点进行分类处理，得到目标像素点；根据所述目标像素点，在所述对象区域中识别出对象可见区域。
6.如权利要求5所述的对象检测方法，其特征在于，所述采用对象检测模型对所述对象图像特征进行特征提取，得到对象可见特征之前，还包括：获取图像样本，所述图像样本中包括至少一个对象，所述对象标注有对象标注区域以及对象可见标注区域；基于预设缩放参数对所述对象可见标注区域进行调节，得到前景标注区域，并基于所述对象可见标注区域在所述对象标注区域中识别出背景标注区域；采用预设对象检测模型在所述图像样本中提取出样本图像特征，并根据所述样本图像特征在所述图像样本中识别出对象预测区域、所述对象预测区域对应的区域类别预测概率，以及所述前景标注区域和所述背景标注区域中每一像素点的像素点类别预测概率；基于所述对象预测区域、所述区域类别预测概率以及对象标注区域确定所述图像样本对应的对象区域预测损失，并基于所述像素点类别预测概率、前景标注区域以及所述背景标注区域确定所述图像样本对应的可见区域预测损失；根据所述对象区域预测损失以及所述可见区域预测损失，对所述预设对象检测模型进行收敛，得到训练后的对象检测模型。7.如权利要求6所述的对象检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：张天亮，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：