目标检测方法、电子设备以及存储介质技术

本发明专利技术公开了一种目标检测方法、电子设备以及存储介质，其中，目标检测方法包括：获取到目标图像，其中，目标图像中包括至少两种目标对象；通过目标检测模型的特征提取网络对目标图像进行特征提取，得到目标图像的图像特征；通过目标检测模型的多任务检测网络的检测分支以及关联分支分别对图像特征进行检测，对应得到各目标对象的检测框以及各目标对象的检测框之间的关联关系。通过上述方式，本发明专利技术能够降低目标检测的复杂度与总耗时。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，特别是涉及目标检测方法、电子设备以及存储介质。

技术介绍

1、目前图像的多目标检测的拓展应用越来越多，例如目标跟踪、目标行为分析或高精度目标识别等。但上述拓展应用一般需要建立多目标之间的关联关系，以提高拓展应用的鲁棒性以及精度。

2、现有多目标关联方法主要在检测结束后，利用检测序列中多目标的集合的结构化信息进行关联关系的二次校正。

3、但该方法包含复杂逻辑的后处理模块，会增加复杂度与总耗时。

技术实现思路

1、本专利技术提供了一种目标检测方法、电子设备以及存储介质，以解决多目标关联复杂度高与总耗时长的问题。

2、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种目标检测方法，包括：获取到目标图像，其中，目标图像中包括至少两种目标对象；通过目标检测模型的特征提取网络对目标图像进行特征提取，得到目标图像的图像特征；通过目标检测模型的多任务检测网络的检测分支以及关联分支分别对图像特征进行检测，对应得到各目标对象的检测框以及各目标对象的检测框之间的关联关系。

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【技术保护点】

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，所述检测分支包括并列设置的热力图分支、关键点偏移分支以及检测框宽高分支；

3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于多个像素点的向量确定各所述目标对象的检测框之间的关联关系，包括：

4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述分别计算各所述关联矩形内所述像素点的向量在对应的关联线段上的投影之和，包括：

5.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述各所述关联矩形的投影之和进行匹配，得到各所述目标对象的检测框之...

【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，所述检测分支包括并列设置的热力图分支、关键点偏移分支以及检测框宽高分支；

3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于多个像素点的向量确定各所述目标对象的检测框之间的关联关系，包括：

4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述分别计算各所述关联矩形内所述像素点的向量在对应的关联线段上的投影之和，包括：

5.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述各所述关联矩形的投影之和进行匹配，得到各所述目标对象的检测框之间的关联关系，包括：

6.根据权利要求1-5任一项所述的目标检测方法，其特征在于，所述获取到目标图像，之前包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：马康，殷俊，朱树磊，
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：