【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，具体而言，本申请涉及一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能和深度学习等新兴技术的发展，使用这些对目标对象进行检测已成为非常常见的手段。深度学习方法具有检出率高、泛化性能强、模型稳定后能够以较小成本推广等优点。
2、然而，目前深度网络方法可能存在过度检测的问题。例如对于缺陷检测场景，如果在灰色界面上出现了浅灰色的轻微污渍，这种缺陷可能会被检出，但这种缺陷在视觉上并不明显，即目前的深度网络方法无法有效地区分视觉上明显的缺陷和视觉上不明显的缺陷，造成较多过检现象。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的旨在能解决目标检测的过检问题。
2、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种目标检测方法，该方法包括：
3、获取待检测图像；
4、使用目标检测模型对待检测图像中的目标对象进行识别，得到至少一个目标对象检测框；
5、针对每个目标对象检测框，确定目标对象检测框内像素的第一灰度值，获取目标对象检测框周围预定范围的背景区域，以确定背景区域内像素的第二灰度值，并确定第一灰度值和第二灰度值之间的灰度对比度；
6、基于至少一个目标对象检测框分别对应的灰度对比度，确定待检测图像的检测结果。
7、根据本申请实施例的另一个方面，提供了一种目标检测装置，该装置包括：
8、图像获取模块，用于获取待检测图像；
9、目标对象识别模块，用于使用目标检测模型对待检测
10、对比度确定模块，用于针对每个目标对象检测框，确定目标对象检测框内像素的第一灰度值，获取目标对象检测框周围预定范围的背景区域，以确定背景区域内像素的第二灰度值，并确定第一灰度值和第二灰度值之间的灰度对比度；
11、检测结果确定模块，基于至少一个目标对象检测框分别对应的灰度对比度，确定待检测图像的检测结果。
12、根据本申请实施例的又一个方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，处理器执行计算机程序以实现本申请实施例提供的数据处理方法。
13、根据本申请实施例的再一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的数据处理方法。
14、根据本申请实施例的还一个方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的数据处理方法。
15、本申请实施例提供的目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，使用目标检测模型对待检测图像中的目标对象进行识别，得到至少一个目标对象检测框；针对每个目标对象检测框，确定目标对象检测框内像素的第一灰度值，获取目标对象检测框周围预定范围的背景区域，以确定背景区域内像素的第二灰度值，并确定第一灰度值和第二灰度值之间的灰度对比度；基于至少一个目标对象检测框分别对应的灰度对比度，确定待检测图像的检测结果，其中，该灰度对比度可以用来区分目标对象检测框的前景和背景的差距，用于将视觉差距不明显的检测结果滤除，避免过度检测的问题。
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1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，确定所述目标对象检测框内像素的第一灰度值，包括：
3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述目标对象检测框内中心像素对应的权重大于所述目标对象检测框内边缘像素对应的权重。
4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述目标对象检测框的位置信息，确定所述目标对象检测框内各个像素对应的权重，包括：
5.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述确定所述背景区域内像素的第二灰度值，包括：
6.根据权利要求5所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述背景区域内的各个像素更新后的灰度值，确定所述背景区域内像素的第二灰度值，包括以下至少一种方式：
7.根据权利要求5所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述背景区域内各个像素的颜色信息，对所述背景区域内的各个像素进行聚类，包括：
8.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述确定所述第一灰度值和所述第二灰度值之间的灰度对比
9.根据权利要求1-8任一项所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述至少一个目标对象检测框分别对应的所述灰度对比度，确定所述待检测图像的检测结果，包括：
10.根据权利要求1-8任一项所述的目标检测方法，其特征在于，使用目标检测模型对所述待检测图像中的目标对象进行识别，得到至少一个目标对象检测框，包括：
11.一种目标检测装置，其特征在于，包括：
12.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-10任一项所述的方法。
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-10任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，确定所述目标对象检测框内像素的第一灰度值，包括：
3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述目标对象检测框内中心像素对应的权重大于所述目标对象检测框内边缘像素对应的权重。
4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述目标对象检测框的位置信息，确定所述目标对象检测框内各个像素对应的权重，包括：
5.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述确定所述背景区域内像素的第二灰度值，包括：
6.根据权利要求5所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述背景区域内的各个像素更新后的灰度值，确定所述背景区域内像素的第二灰度值，包括以下至少一种方式：
7.根据权利要求5所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述背景区域内各个像素的颜色信息，对所述背景区域...
【专利技术属性】
技术研发人员：詹佳伟，刘俊，王剑武，汪铖杰，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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