【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种目标的识别方法及装置。
技术介绍
1、目标检测是计算机视觉领域的一项重要技术，它的主要目标是识别图像或视频中的特定对象并确定它们的位置。近年来，随着人工智能算法快速发展，目标检测技术也取得了突破性进展，yolo、rcnn系列等目标检测模型均取得了客观的落地效果。
2、然而，目前的目标检测模型大部分只能输出矩形检测框，对于细长等具有特殊形状的物体，往往不易进行训练和检测。即使某些模型可以输出多边形检测框，在输出检测框后通常需要使用其他算法过滤无效的检测框，耗时耗力，且输出的检测框也仅限于四边形等凸多边形，模型局限性较大。
3、针对上述问题，目前尚未存在有效解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种目标的识别方法及装置，以至少解决相关技术中无法识别出图像中的多边形的问题。
2、根据本专利技术的一个实施例，提供了一种目标的识别方法，包括：将待识别图像输入目标检测模型的主干网络，得到所述主干网络输出的所述待识别图像的第一掩模特征、所述待识别图像中待识别对象的外接矩形特征；对所述外接矩形特征和所述第一掩模特征进行处理，得到所述待识别对象的第二掩模特征；所述第二掩模特征输入所述目标检测模型的级联检测头，通过所述级联检测头对待识别目标进行识别，得到识别结果，其中，所述级联检测头中包括n个检测头，n个所述检测头之间级联，所述n是大于或等于1的整数，所述n个检测头中相互级联的检测头中前一个检测头的输
3、在一个示例性实施例中，所述第二掩模特征输入所述目标检测模型的级联检测头，通过所述级联检测头对所述待识别目标进行识别，得到识别结果，包括：将所述第二掩模特征和第i-1个检测头输出的第i-1个检测特征输入第i个检测头，得到所述第i个检测头的识别结果，其中，i是大于或等于1且小于或等于n的整数，第0个检测头输出的第0个检测特征是预设的初始值；在所述第i个检测头的识别结果满足预设条件的情况下，将所述第i个检测头的识别结果确定为所述待识别目标的识别结果。
4、在一个示例性实施例中，在所述第i个检测头的识别结果满足预设条件的情况下，将所述第i个检测头的识别结果确定为所述待识别目标的识别结果，包括：通过所述第i个检测头输出的中心点和极坐标得到所述第i个检测头识别的多边形；确定所述第i个检测头识别的多边形的交并比；在所述第i个检测头识别的多边形的交并比大于或等于预设的第i个交并比阈值的情况下，将所述第i个检测头输出的中心点和极坐标确定为所述待识别目标的识别结果。
5、在一个示例性实施例中，对所述外接矩形特征和所述第一掩模特征进行处理，得到所述待识别对象的第二掩模特征，包括：通过所述外接矩形特征和所述第一掩模特征的相乘运算，得到所述第二掩模特征。
6、在一个示例性实施例中，所述方法还包括：在所述第i个检测头的识别结果不满足所述预设条件，且所述第i个检测头不是所述n个检测头中的最后一个检测头的情况下，获取所述第i个检测头输出的第i个检测特征；将所述第i个检测特征和所述第二掩模特征输入第i+1个检测头，通过所述第i+1个检测头得到所述待识别目标的识别结果。
7、在一个示例性实施例中，获取所述第i个检测头输出的第i个检测特征，包括：获取所述第i个检测头输出的中心点特征和极坐标特征；对所述中心点特征和极坐标特征进行拼接，得到所述第i个检测特征。
8、在一个示例性实施例中，所述方法还包括：在所述第i个检测头的识别结果不满足所述预设条件，且所述第i个检测头是所述n个检测头中的最后一个检测头的情况下，将所述第i个检测头的识别结果确定为所述待识别目标的识别结果。
9、根据本专利技术的另一个实施例，提供了一种目标的识别装置，包括：输入模块，用于将待识别图像输入目标检测模型的主干网络，得到所述主干网络输出的所述待识别图像的第一掩模特征、所述待识别图像中待识别对象的外接矩形特征；处理模块，用于对所述外接矩形特征和所述第一掩模特征进行处理，得到所述待识别对象的第二掩模特征；识别模块，用于所述第二掩模特征输入所述目标检测模型的级联检测头，通过所述级联检测头对待识别目标进行识别，得到识别结果，其中，所述级联检测头中包括n个检测头，n个所述检测头之间级联，所述n是大于或等于1的整数，所述n个检测头中相互级联的检测头中前一个检测头的输出是后一个检测头的输入。
10、根据本专利技术的又一个实施例，还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中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项中所述的方法的步骤。
11、根据本专利技术的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
12、通过本专利技术，将待识别图像输入目标检测模型的主干网络，得到主干网络输出的待识别图像的第一掩模特征、待识别图像中待识别对象的外接矩形特征；对外接矩形特征和第一掩模特征进行处理，得到待识别对象的第二掩模特征；第二掩模特征输入所述目标检测模型的级联检测头，通过级联检测头对待识别目标进行识别，得到识别结果。
13、由于对目标检测模型的主干网络获取的待识别图像的第一掩模特征和待识别图像中待识别对象的外接矩形特进行处理，得到待识别对象的第二掩模特征，并根据第二掩模特征，通过级联检测头对待识别目标进行识别，得到识别结果。因此，可以解决无法识别出图像中的多边形的问题，达到克服目标检测技术中由于只能输出矩形检测框导致的局限性的效果。
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1.一种目标的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二掩模特征输入所述目标检测模型的级联检测头，通过所述级联检测头对待识别目标进行识别，得到识别结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述第i个检测头的识别结果满足预设条件的情况下，将所述第i个检测头的识别结果确定为所述待识别目标的识别结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述外接矩形特征和所述第一掩模特征进行处理，得到所述待识别对象的第二掩模特征，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，获取所述第i个检测头输出的第i个检测特征，包括：
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种目标的识别装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现所述权利要求1至7任一项中所述的方
10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至7任一项中所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种目标的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二掩模特征输入所述目标检测模型的级联检测头，通过所述级联检测头对待识别目标进行识别，得到识别结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述第i个检测头的识别结果满足预设条件的情况下，将所述第i个检测头的识别结果确定为所述待识别目标的识别结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述外接矩形特征和所述第一掩模特征进行处理，得到所述待识别对象的第二掩模特征，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯少迪，李元豪，白家男，章合群，周祥明，吴福明，傅凯，余正法，赵志伟，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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