目标检测定位方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供了目标检测定位方法、系统、设备及存储介质，通过光学采集设备采集实景图像，将实景图像输入目标检测模型，通过目标检测模型对实景图像进行切片，并对图像切片进行目标检测，在检测到目标的情况下，根据图像切片在实景图像中的位置信息确定目标在实景图像中的图像位置，根据图像位置定位目标所对应实景环境中的实景对象。在这种情况下，图像切片相比于实景图像具有较小尺寸，图像切片中的目标区域占比更大，因此能够检测到中、远距离目标对象或小尺寸目标对象，实现目标对象的精确定位。确定位。确定位。

【技术实现步骤摘要】
目标检测定位方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，具体地说，涉及目标检测定位方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]作为人工智能技术的应用，辅助驾驶、自动驾驶或车路协同需要对道路交通环境进行感知。为了能够准确的对道路交通环境进行感知，需要知道行车路径上的行人、车辆、车道线等各种信息，来保障在一定的行车路径上进行驾驶，并避免碰撞到其他车辆和行人。在相关技术中，使用光学采集终端采集相机周围的光学图像，并采用人工智能模型对图像进行目标对象检测。
[0003]需要说明的是，上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本专利技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的问题，本专利技术的目的在于目标检测定位方法、系统、设备及存储介质，克服了现有技术的困难，能够提升目标检测精度。
[0005]本专利技术的实施例提供一种目标检测定位方法，其包括：
[0006]通过光学采集设备采集实景图像；
[0007]将实景图像输入目标检测模型，通过目标检测模型对实景图像进行切片，并对图像切片进行目标检测；
[0008]在检测到目标的情况下，根据图像切片在实景图像中的位置信息确定目标在实景图像中的图像位置；
[0009]根据图像位置定位目标所对应实景环境中的实景对象。
[0010]可选地，根据图像位置定位目标所对应实景环境中的实景对象，包括：
[0011]根据目标的图像位置预测目标所对应实景对象到光学采集设备的距离预测值；
[0012]基于距离与误差之间的函数关系获得距离预测值对应的预测误差，并根据预测误差对距离预测值进行误差补偿，得到目标距离。
[0013]可选地，根据目标的图像位置预测目标所对应实景对象到光学采集设备的距离预测值，包括：
[0014]根据光学采集设备的光学参数、图像位置及相似三角形原理估计目标所对应实景对象到光学采集设备的距离预测值。
[0015]可选地，根据图像位置定位目标所对应实景环境中的实景对象，还包括：
[0016]在基于多帧实景图像获得目标所对应实景对象的目标距离变化的情况下，基于目标距离变化及时间信息估计实景对象的速度；
[0017]在速度不大于速度阈值的情况下，采用帧差法对实景图像进行实景对象的静止识别。
[0018]可选地，采用帧差法对实景图像进行实景对象的静止识别，包括：
[0019]在多帧实景图像取第一帧实景图像和第二帧实景图像，基于目标在第一帧实景图像中的图像位置对第一帧实景图像进行区域截图，得到第一截图，并基于目标在第一帧实景图像中的图像位置对第二帧实景图像进行相同位置的区域截图，得到第二截图；
[0020]将第一截图和第二截图各自进行灰度图变换和高斯模糊，并对高斯模糊后的第一截图和第二截图做差分运算，得到非零像素的占比；
[0021]根据非零像素的占比与阈值的对比结果对实景图像进行静止识别。
[0022]可选地，基于目标距离变化及时间信息估计实景对象的速度，包括：
[0023]使用DeepSort目标跟踪算法对多帧实景图像进行目标的区域匹配，得到目标距离变化，并基于目标距离变化及多帧实景图像的时间戳差值进行速度计算，得到实景对象的速度。
[0024]可选地，通过目标检测模型对实景图像进行切片，包括：
[0025]通过目标检测模型对实景图像进行切片，得到呈行列方式排布的多个图像切片，相邻两个图像切片之间形成有重叠区域。
[0026]可选地，对图像切片进行目标检测，还包括：
[0027]在对图像切片进行目标检测得到第一目标检测结果的情况下，还通过目标检测模型对实景图像进行目标检测，得到第二目标检测结果；
[0028]根据图像切片在实景图像中的位置信息确定目标在实景图像中的图像位置，包括：
[0029]根据图像切片在实景图像中的位置信息，将第一目标检测结果和第二目标检测结果进行融合，得到目标在实景图像中的定位信息。
[0030]可选地，目标检测模型采用如下方式训练得到：
[0031]将图像样本输入待训练的目标检测模型，通过待训练的目标检测模型对图像样本进行目标检测并在检测到目标的情况下，获得目标在图像样本中的图像位置并基于图像位置标记预测检测框；
[0032]计算预测检测框与目标在图像样本中的实际检测框之间的定位差值，定位差值包括预测检测框的底部中点与实际检测框的底部中点之间的高度；
[0033]利用定位差值计算待训练的目标检测模型的训练损失函数，并利用训练损失函数训练待训练的目标检测模型。
[0034]本公开实施例还提供一种目标检测定位系统，其包括：
[0035]采集模块，通过光学采集设备采集实景图像；
[0036]目标检测模块，将实景图像输入目标检测模型，通过目标检测模型对实景图像进行切片，并对图像切片进行目标检测；
[0037]目标定位模块，在检测到目标的情况下，根据图像切片在实景图像中的位置信息确定目标在实景图像中的图像位置；
[0038]实景对象定位模块，根据图像位置定位目标所对应实景环境中的实景对象。
[0039]本专利技术的实施例还提供一种电子备，包括：
[0040]处理器；
[0041]存储器，其中存储有处理器的可执行指令；
[0042]其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述目标检测定位方法的步骤。
[0043]本专利技术的实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，程序被执行时实现上述检测定位方法的步骤。
[0044]本专利技术的目的在于提供目标检测定位方法、系统、设备及存储介质，通过光学采集设备采集实景图像，将实景图像输入目标检测模型，通过目标检测模型对实景图像进行切片，并对图像切片进行目标检测，在检测到目标的情况下，根据图像切片在实景图像中的位置信息确定目标在实景图像中的图像位置，根据图像位置定位目标所对应实景环境中的实景对象。在这种情况下，图像切片相比于实景图像具有较小尺寸，图像切片中的目标区域占比更大，因此能够检测到中、远距离目标对象或小尺寸目标对象，实现目标对象的精确定位。
附图说明
[0045]通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显。
[0046]图1是本专利技术的目标检测定位方法的实施例之一的流程图；
[0047]图2是本专利技术实施例的目标检测模型训练阶段的原理示意图；
[0048]图3是本专利技术实施例的目标检测定位方法中的图片切片原理示意图；
[0049]图4是本专利技术的目标检测定位方法中测距原理示意图；
[0050]图5是本专利技术的目标检测定位方法中静止目标识别原理示意图；
[0051]图6是本专利技术的目标检测定位方法中的速度感知原理示意图；
[0052]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标检测定位方法，其特征在于，包括：通过光学采集设备采集实景图像；将所述实景图像输入目标检测模型，通过所述目标检测模型对所述实景图像进行切片，并对图像切片进行目标检测；在检测到所述目标的情况下，根据所述图像切片在所述实景图像中的位置信息确定所述目标在所述实景图像中的图像位置；根据所述图像位置定位所述目标所对应实景环境中的实景对象。2.根据权利要求1所述的目标检测定位方法，其特征在于，根据所述图像位置定位所述目标所对应实景环境中的实景对象，包括：根据所述目标的图像位置预测所述目标所对应实景对象到所述光学采集设备的距离预测值；基于距离与误差之间的函数关系获得所述距离预测值对应的预测误差，并根据所述预测误差对所述距离预测值进行误差补偿，得到目标距离。3.根据权利要求2所述的目标检测定位方法，其特征在于，根据所述目标的图像位置预测所述目标所对应实景对象到所述光学采集设备的距离预测值，包括：根据所述光学采集设备的光学参数、所述图像位置及相似三角形原理估计所述目标所对应实景对象到所述光学采集设备的距离预测值。4.根据权利要求2所述的目标检测定位方法，其特征在于，根据所述图像位置定位所述目标所对应实景环境中的实景对象，还包括：在基于多帧所述实景图像获得所述目标所对应实景对象的目标距离变化的情况下，基于所述目标距离变化及时间信息估计所述实景对象的速度；在所述速度不大于速度阈值的情况下，采用帧差法对所述实景图像进行所述实景对象的静止识别。5.根据权利要求4所述的目标检测定位方法，其特征在于，采用帧差法对所述实景图像进行所述实景对象的静止识别，包括：在多帧所述实景图像取第一帧实景图像和第二帧实景图像，基于所述目标在所述第一帧实景图像中的图像位置对所述第一帧实景图像进行区域截图，得到第一截图，并基于所述目标在所述第一帧实景图像中的图像位置对所述第二帧实景图像进行相同位置的区域截图，得到第二截图；将所述第一截图和第二截图各自进行灰度图变换和高斯模糊，并对高斯模糊后的所述第一截图和第二截图做差分运算，得到非零像素的占比；根据所述非零像素的占比与阈值的对比结果对所述实景图像进行静止识别。6.根据权利要求4所述的目标检测定位方法，其特征在于，基于所述目标距离变化及时间信息估计所述实景对象的速度，包括：使用DeepSort目标跟踪算法对多帧所述实景图像进行所述目标的区域匹配，得到所述目标距离变化，并基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：张力，项超，许豪，谢肖坡，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：