【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视觉识别，尤其涉及一种反光条检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着汽车保有量的迅速增加，道路交通安全成为社会关注的焦点，反光条作为一种重要的交通安全设施逐渐引起了广泛关注。反光条的有效性和效率与其布设情况和状态密切相关。如果反光条线段受到损坏、污染或遮挡，其反射效果将会减弱，降低了车辆的能见度，可能导致交通事故的发生。为了确保道路上的反光条始终处于良好状态，反光条检测技术应运而生。
2、反光条检测是一个具有挑战性的计算机视觉任务，由于反光条具有线段的特性，而其长度不一、光照变化、遮挡等因素都会影响检测的准确性，传统的目标检测方法如包围框难以完全捕捉其形状。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种反光条检测方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中难以完全捕捉反光条形状的缺陷，实现提高反光条检测的准确率。
2、本专利技术提供一种反光条检测方法，包括：
3、将目标图像输入至训练好的反光条检测模型，得到所述目标图像中的反光条的关键点坐标和检测框；
4、基于所述目标图像中的反光条的关键点坐标和检测框，确定所述目标图像中的反光条；
5、其中，所述反光条检测模型根据带有关键点坐标标签和检测框标签的样本反光条图像集训练得到。
6、根据本专利技术提供的一种反光条检测方法，所述反光条检测模型根据以下方式进行训练：
7、获取所述样本反光条图像集中任意样本反光条图像的各个反光条的关键
8、对所述任意样本反光条图像进行特征提取和特征融合，获取所述样本反光条图像中各个反光条的预测的关键点坐标和预测的检测框；
9、基于所述关键点坐标标签、所述检测框标签、所述预测的关键点坐标、所述预测的检测框和损失函数，对所述反光条检测模型进行训练；所述损失函数根据分类损失、回归损失和关键点损失确定。
10、根据本专利技术提供的一种反光条检测方法，所述基于所述目标图像中的反光条的关键点坐标和检测框，确定所述目标图像中的反光条，具体包括：
11、按照所述目标图像中的检测框的置信度得分，从高到低对所述目标图像中的检测框进行排序，并保留所述置信度得分高于第一阈值的检测框以及保留的检测框对应的关键点坐标；
12、根据所述保留的检测框的顺序依次确定第一关键点线段，基于各关键点线段的长度和各关键点线段的中心点之间的距离，依次确定所述目标图像中除所述第一关键点线段以外的第二关键点线段与所述第一关键点线段之间的相似度分数，并抑制所述相似度分数高于第二阈值的第二关键点线段；所述关键点线段由所述保留的检测框对应的关键点组成；
13、基于未被抑制的关键点线段对应的关键点坐标，确定所述目标图像中的反光条。
14、根据本专利技术提供的一种反光条检测方法，在对所述反光条检测模型进行训练之前，所述方法还包括：
15、基于所述预测的检测框的分类得分，以及所述预测的检测框与所述检测框标签的交并比，确定所述分类损失和所述回归损失的正样本和负样本。
16、根据本专利技术提供的一种反光条检测方法，获取任意样本反光条图像的各个反光条的关键点坐标标签，包括：
17、在反光条的第一关键点在所述样本反光条图像的图像内，第二关键点在所述样本反光条图像的图像外的情况下，确定所述第一关键点和第二关键点组成的线段与所述样本反光条图像的边的交点坐标，作为更新后的所述第二关键点的坐标标签。
18、根据本专利技术提供的一种反光条检测方法，所述关键点损失根据以下公式确定：
19、
20、
21、
22、
23、式中，lossl为所述关键点损失；si为关键点坐标标签中的横坐标值或纵坐标值；s′i为预测的关键点坐标中的横坐标值或纵坐标值；ω为预设的非负常数；∈为预设的常数，用于约束非线性区域的曲率。
24、本专利技术还提供一种反光条检测装置，包括：
25、检测模块，用于将目标图像输入至训练好的反光条检测模型，得到所述目标图像中的反光条的关键点坐标和检测框；
26、确定模块，用于基于所述目标图像中的反光条的关键点坐标和检测框，确定所述目标图像中的反光条；
27、其中，所述反光条检测模型根据带有关键点坐标标签和检测框标签的样本反光条图像集训练得到。
28、本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述反光条检测方法。
29、本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述反光条检测方法。
30、本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述反光条检测方法。
31、本专利技术提供的反光条检测方法、装置、电子设备及存储介质，通过根据同时带有关键点坐标标签和检测框标签的样本反光条图像集训练得到反光条检测模型，然后将目标图像输入训练好的反光条检测模型，可以分别得到目标图像中的反光条的关键点坐标和检测框，再根据关键点坐标和检测框，就可以确定目标图像中的反光条，从而可以更准确地判别反光条的位置，提高反光条检测的准确率。
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1.一种反光条检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的反光条检测方法，其特征在于，所述反光条检测模型根据以下方式进行训练：
3.根据权利要求1所述的反光条检测方法，其特征在于，所述基于所述目标图像中的反光条的关键点坐标和检测框，确定所述目标图像中的反光条，具体包括：
4.根据权利要求2所述的反光条检测方法，其特征在于，在对所述反光条检测模型进行训练之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的反光条检测方法，其特征在于，获取任意样本反光条图像的各个反光条的关键点坐标标签，包括：
6.根据权利要求2所述的反光条检测方法，其特征在于，所述关键点损失根据以下公式确定：
7.一种反光条检测装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述反光条检测方法。
9.一种非暂态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
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述反光条检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种反光条检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的反光条检测方法，其特征在于，所述反光条检测模型根据以下方式进行训练：
3.根据权利要求1所述的反光条检测方法，其特征在于，所述基于所述目标图像中的反光条的关键点坐标和检测框，确定所述目标图像中的反光条，具体包括：
4.根据权利要求2所述的反光条检测方法，其特征在于，在对所述反光条检测模型进行训练之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的反光条检测方法，其特征在于，获取任意样本反光条图像的各个反光条的关键点坐标标签，包括：
6.根据权利要求2所述的反光条检...
【专利技术属性】
技术研发人员：王金桥，赵旭，武鑫鑫，郭海云，
申请(专利权)人：中科视语句容科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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