【技术实现步骤摘要】
本申请属于图像处理，尤其涉及一种检测方法、终端设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、人体检测技术是指从图像中检测出人体的技术。为了解决小目标检测的问题，目前的人体检测方法大多采用多尺度预测的方式，输出结果中通常包括预测出的多个人体检测框，需要对这些人体检测框进行筛选，得到最终的检测框。
2、但是当图像中存在多个人体对象，尤其是当两个人体对象距离较近时，很容易将其中一个人体对象的检测框过滤掉，造成漏检，从而影响检测结果的可靠性。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种检测方法、终端设备及计算机可读存储介质，可以减少人体检测的漏检几率，提高检测结果的可靠性。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种检测方法，包括：
3、获取对待处理图像中的人体进行检测得到的多个第一检测框；
4、从多个所述第一检测框中筛选出第二检测框；
5、根据人体关键点对所述第二检测框进行检测，得到检测结果。
6、本申请实施例中，相当于对检测框进行了两次筛选，在第一次筛选的基础上根据人体关键点进行第二次筛选。当两个检测框重叠面积较大时，仍可以根据人体关键点获得正确的判断，从而有效减少了漏检的几率，提高了检测的可靠性。
7、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
8、获取训练后的检测模型，其中，所述检测模型用于对检测图像中的人体进行检测、输出图像中人体的检测框、每个检测框对应的置信度以及每个检测框对应的人体关键
9、将所述待处理图像输入所述检测模型，得到多个所述第一检测框、每个所述第一检测框对应的置信度以及每个所述第一检测框对应的人体关键点。
10、本申请实施例中，利用训练后的检测模型对待处理图像中的人体进行检测，能够有效提高检测效率。由于训练后的检测模型的检测精度通常达到一定的精度要求，因此，利用训练后的检测模型进行检测，能够保证检测结果的可靠性。另外，本申请实施例中的检测模型为多任务模型，能够获得人体检测框和人体关键点，利用这样的检测模型能够大大提高图像检测的效率。
11、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述从多个所述第一检测框中筛选出第二检测框，包括：
12、计算多个所述第一检测框之间的第一重叠面积；
13、根据所述第一重叠面积从多个所述第一检测框中筛选出所述第二检测框。
14、本申请实施例中，通过计算第一检测框之间的重叠面积对第一检测框进行筛选，可以简单、高效地筛选出较为相似的第一检测框。
15、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述计算多个所述第一检测框之间的第一重叠面积，包括：
16、按照所述第一检测框对应的置信度从大到小的顺序，对多个所述第一检测框进行排序，得到检测框序列；
17、分别计算第三检测框与每个第四检测框之间的第一重叠面积，其中，所述第三检测框位所述检测框序列中置信度最大的第一检测框，所述第四检测框位所述检测框序列中除所述第三检测框外的第一检测框。
18、本申请实施例中，相当于从多个第一检测框中先确定出一个参考检测框，然后分别计算其他的检测框与该参考检测框之间的重叠面积。通过这种方式，每个第一检测框只需计算一次即可，大大减少了算法复杂度，利于提高检测效率。
19、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述第一重叠面积从多个所述第一检测框中筛选出所述第二检测框，包括：
20、若所述第一重叠面积大于第一预设值，则将所述第一重叠面积对应的第四检测框确定为所述第二检测框。
21、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据人体关键点对所述第二检测框进行检测，得到检测结果，包括：
22、根据所述第三检测框对应的人体关键点确定所述第三检测框对应的第一矩形，其中，所述第一矩形表示人体的局部区域对应的矩形；
23、根据所述第二检测框对应的人体关键点确定所述第二检测框对应的第二矩形，其中，所述第二矩形表示人体的局部区域对应的矩形，所述第一矩形对应的局部区域与所述第二矩形对应的局部区域相同；
24、分别计算所述第一矩形与每个所述第二矩形之间的第二重叠面积；
25、根据所述第二重叠面积确定所述检测结果。
26、本申请实施例中，根据人体关键点构建人体的局部区域的矩形，根据矩形之间的重叠面积进一步判断两个检测框是否对应相同的人体对象。由于人体局部区域的矩形相较于原本的检测框更小，矩形之间的重叠面积也更小，因此能够保留正确的检测框。另外，由于重复的检测框都出现在正确的检测框附近，基于关键点构建的最小外接矩形之间的重叠面积也会较大，因此，重复的检测框仍然会被过滤掉。
27、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述第三检测框对应的人体关键点确定所述第三检测框对应的第一矩形，包括：
28、从所述第三检测框对应的人体关键点中获取第一关键点和第二关键点，其中，所述第一关键点为眼部的关键点，所述第二关键点为肩部的关键点；
29、计算包含所述第一关键点和所述第二关键点的最小外接矩形，所述最小外接矩形为所述第三检测框对应的第一矩形。
30、本申请实施例中，利用双眼和双肩构成的局部区域进行相似度的判断，区域不大不小，关键点数量较少、且该区域能够表征人体对象的特征，尤其在人员密集的应用场景下，通过上述方式，能够更准确地区分不同的人体对象。
31、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述第二重叠面积确定所述检测结果，包括：
32、若第二重叠面积小于第二预设值，则将所述第二重叠面积对应的两个第二检测框确定为目标检测框；若第二重叠面积大于或等于第二预设值，则将所述第二重叠面积对应的任意一个第二检测框确定为目标检测框；根据所述目标检测框确定所述检测结果
33、第二方面，本申请实施例提供了一种检测装置，包括：
34、获取单元，用于获取对待处理图像中的人体进行检测得到的多个第一检测框；
35、筛选单元，用于从多个所述第一检测框中筛选出第二检测框；
36、检测单元，用于根据人体关键点对所述第二检测框进行检测，得到检测结果。
37、第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面中任一项所述的检测方法。
38、第四方面，本申请实施例提供了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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项所述的检测方法。
39、第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的检测方法。
40、可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述从多个所述第一检测框中筛选出第二检测框，包括：
4.如权利要求3所述的检测方法，其特征在于，所述计算多个所述第一检测框之间的第一重叠面积，包括：
5.如权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述第一重叠面积从多个所述第一检测框中筛选出所述第二检测框，包括：
6.如权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述根据人体关键点对所述第二检测框进行检测，得到检测结果，包括：
7.如权利要求6所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述第三检测框对应的人体关键点确定所述第三检测框对应的第一矩形，包括：
8.如权利要求6所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述第二重叠面积确定所述检测结果，包括：
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可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计算机程序时实现如权利要求1至8
10.一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8任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述从多个所述第一检测框中筛选出第二检测框，包括：
4.如权利要求3所述的检测方法，其特征在于，所述计算多个所述第一检测框之间的第一重叠面积，包括：
5.如权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述第一重叠面积从多个所述第一检测框中筛选出所述第二检测框，包括：
6.如权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述根据人体关键点对所述第二检测框进行检测，得到检测结果，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：邹鹏宇，胡淑萍，王侃，董培，庞建新，谭欢，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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