【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机视觉领域，特别是涉及一种目标结果检测方法、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、随着科学技术的发展，人工智能技术被应用至越来越多的领域之中。如在监控检测领域中，以人数检测为例，该技术是基于人体，头肩等部位检测结合逻辑判断得到区域内的人体数量。但是，当人体检测算法应用于陌生场景中或是与人体相似的背景中时，容易出现误检误报现象。
技术实现思路
1、本申请主要目的是提供一种目标结果检测方法、电子设备及计算机可读存储介质，能够解决目标检测误检误报较多的技术问题。
2、为解决上述技术问题，本申请采用的第一个技术方案是：提供一种目标结果检测方法。该方法包括：获取待检测图像；基于待检测图像获取目标特征；将目标特征与基于误报图像得到的误报特征进行比较得到目标相似度；响应于目标相似度大于第一预设阈值，对待检测图像和误报图像进行目标位置检测得到位置相似度；响应于位置相似度大于第二预设阈值，对待检测图像对应的检测结果进行过滤。
3、为解决上述技术问题，本申请采用的第二个技术方案是：提供一种电子设备。该电子设备包括存储器和处理器，存储器用于存储程序数据，程序数据能够被处理器执行，以实现如第一个技术方案中所述的方法。
4、为解决上述技术问题，本申请采用的第三个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质存储有程序数据，能够被处理器执行，以实现如第一个技术方案中所述的方法。
5、本申请的有益效果是：获取待检测图像后，获取其
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1.一种目标结果检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测结果由目标检测网络基于对目标特征进行目标检测得到，所述目标特征由全局特征以及局部特征拼接得到。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标检测网络根据特征相似度矩阵获取用于微调的难例样本，所述特征相似度矩阵基于训练样本对应的目标特征之间的特征相似度得到。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征相似度基于余弦相似度算法得到。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标特征包括全局特征以及局部特征，所述将所述目标特征与基于误报图像得到的误报特征进行比较得到目标相似度，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述局部特征包括第一区域特征以及第二区域特征中至少一种，所述第一区域特征和所述第二区域特征是对所述待检测图像中的不同区域进行特征提取得到。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待检测图
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序数据，所述程序数据能够被所述处理器执行，以实现如权利要求1-8任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有程序数据，能够被处理器执行，以实现如权利要求1-8任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种目标结果检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测结果由目标检测网络基于对目标特征进行目标检测得到，所述目标特征由全局特征以及局部特征拼接得到。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标检测网络根据特征相似度矩阵获取用于微调的难例样本，所述特征相似度矩阵基于训练样本对应的目标特征之间的特征相似度得到。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征相似度基于余弦相似度算法得到。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标特征包括全局特征以及局部特征，所述将所述目标特征与基于误报图像得到的误报特征进行比较得到目标相似度，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：孙鹤，潘华东，巩海军，
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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