一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，获取纯色背景的待检测图像，对所述待检测图像进行纹理提取，确定所述待检测图像对应的纹理图像；分别将所述待检测图像和所述纹理图像输入目标检测模型，基于所述目标检测模型确定所述待检测图像中的目标检测结果；其中，所述目标检测模型用于分别对所述待检测图像和所述纹理图像进行特征提取和融合，确定第一特征图，基于所述第一特征图确定所述目标检测结果。待检测图像和纹理图像的结合使得目标检测模型更加关注于前景目标，从而提高了纯色背景中目标检测的准确性。本技术方案具有通用性、可靠性、鲁棒性和可解释性，符合可信赖特性。符合可信赖特性。符合可信赖特性。

【技术实现步骤摘要】
一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及计算机视觉
，尤其涉及一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在计算机视觉应用领域，通常第一步需要将特定目标从图像中框选出来，以便后续识别处理，该步骤在计算机视觉中称之为目标检测技术。
[0003]常见的目标检测技术包括YOLO系列技术，例如YOLOv1，YOLOv3， YOLOV5，YOLOv7，YOLOv8等， FasterRCNN系列技术，例如RCNN，Fast RCNN，Mask RCNN，Cascade Mask RCNN， Libra RCNN等，SSD，RetinaNet， CornerNet等。这些目标检测技术均是关注于通用目标检测，即可以检测多类别复杂背景的目标。
[0004]现有技术中，通用目标检测模型训练时，需要采集并利用多类别复杂背景下的大量的图像样本进行训练，得到的目标检测模型用于各个场景的目标检测，通用目标检测模型的训练难度和训练成本较大，并且这些通用目标检测模型具备多类别复杂背景的目标检测的能力，由于多类别复杂背景下的大量的图像样本采集难度较大，覆盖全面性较差，因此现有的目标检测的准确率并不能保证。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，用以提供一种针对纯色背景图像的高准确率的目标检测技术方案。
[0006]第一方面，本申请提供了一种目标检测方法，所述方法包括：获取纯色背景的待检测图像，对所述待检测图像进行纹理提取，确定所述待检测图像对应的纹理图像；分别将所述待检测图像和所述纹理图像输入目标检测模型，基于所述目标检测模型确定所述待检测图像中的目标检测结果；其中，所述目标检测模型用于分别对所述待检测图像和所述纹理图像进行特征提取和融合，确定第一特征图，基于所述第一特征图确定所述目标检测结果。
[0007]第二方面，本申请提供了一种目标检测装置，所述装置包括：第一确定模块，用于获取纯色背景的待检测图像，对所述待检测图像进行纹理提取，确定所述待检测图像对应的纹理图像；第二确定模块，用于分别将所述待检测图像和所述纹理图像输入目标检测模型，基于所述目标检测模型确定所述待检测图像中的目标检测结果；其中，所述目标检测模型用于分别对所述待检测图像和所述纹理图像进行特征提取和融合，确定第一特征图，基于所述第一特征图确定所述目标检测结果。
[0008]第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现所述的方法步骤。
[0009]第四方面，本申请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内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的方法步骤。
[0010]本申请提供了一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括： 获取纯色背景的待检测图像，对所述待检测图像进行纹理提取，确定所述待检测图像对应的纹理图像；分别将所述待检测图像和所述纹理图像输入目标检测模型，基于所述目标检测模型确定所述待检测图像中的目标检测结果；其中，所述目标检测模型用于分别对所述待检测图像和所述纹理图像进行特征提取和融合，确定第一特征图，基于所述第一特征图确定所述目标检测结果。
[0011]上述的技术方案具有如下优点或有益效果：本申请中，针对纯色背景的目标检测场景，获取到纯色背景的待检测图像之后，首先通过纹理提取确定出待检测图像对应的纹理图像；然后将待检测图像和纹理图像一并输入目标检测模型，基于目标检测模型对待检测图像和纹理图像进行特征提取和融合确定第一特征图，基于第一特征图确定目标检测结果。待检测图像和纹理图像的结合使得目标检测模型更加关注于前景目标，从而提高了纯色背景中目标检测的准确性。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0013]图1为本申请提供的目标检测过程示意图；图2为本申请提供的目标检测模型的架构图；图3为本申请提供的目标检测过程示意图；图4为本申请提供的目标检测模型结构示意图；图5为本申请提供的目标检测模型结构示意图；图6为本申请提供的确定目标检测结果的过程示意图；图7为本申请提供的目标检测模型结构示意图；图8为本申请提供的目标检测模型的训练过程示意图；图9为现有技术中目标检测模型的结构示意图；图10为本申请提供的目标检测模型的结构示意图；图11为本申请提供的基于Canny算子确定纹理图像的示意图；图12为本申请提供的目标检测过程示意图；图13为本申请提供的目标检测装置结构示意图；图14为本申请提供的电子设备结构示意图。
具体实施方式
[0014]为使本申请的目的和实施方式更加清楚，下面将结合本申请示例性实施例中的附
图，对本申请示例性实施方式进行清楚、完整地描述，显然，描述的示例性实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0015]需要说明的是，本申请中对于术语的简要说明，仅是为了方便理解接下来描述的实施方式，而不是意图限定本申请的实施方式。除非另有说明，这些术语应当按照其普通和通常的含义理解。
[0016]本申请中说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别类似或同类的对象或实体，而不必然意味着限定特定的顺序或先后次序，除非另外注明。应该理解这样使用的用语在适当情况下可以互换。
[0017]术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖但不排他的包含，例如，包含了一系列组件的产品或设备不必限于清楚地列出的所有组件，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些产品或设备固有的其它组件。
[0018]术语“模块”是指任何已知或后来开发的硬件、软件、固件、人工智能、模糊逻辑或硬件或/和软件代码的组合，能够执行与该元件相关的功能。
[0019]最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。
[0020]为了方便解释，已经结合具体的实施方式进行了上述说明。但是，上述示例性的讨论不是意图穷尽或者将实施方式限定到上述公开的具体形式。根据上述的教导，可以得到多种修改和变形。上述实施方式的选择和描述是为了更好的解释原理以及实际的应用，从而使得本领域技术人员更好的使用所述实施方式以及适于具体使用考虑的各种不同的变形的实施方式。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取纯色背景的待检测图像，对所述待检测图像进行纹理提取，确定所述待检测图像对应的纹理图像；分别将所述待检测图像和所述纹理图像输入目标检测模型，基于所述目标检测模型确定所述待检测图像中的目标检测结果；其中，所述目标检测模型用于分别对所述待检测图像和所述纹理图像进行特征提取和融合，确定第一特征图，基于所述第一特征图确定所述目标检测结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于， 所述目标检测模型包括待检测图像提取网络和纹理图像提取网络；基于所述待检测图像提取网络对所述待检测图像进行特征提取，得到待检测图像特征图；基于所述纹理图像提取网络对所述纹理图像进行特征提取，得到纹理图像特征图；将所述待检测图像特征图和所述纹理图像特征图进行融合，确定所述第一特征图，基于所述第一特征图确定所述目标检测结果。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述待检测图像特征图和所述纹理图像特征图进行融合，确定所述第一特征图包括：将所述待检测图像特征图和所述纹理图像特征图进行逐点相乘融合，确定所述第一特征图。4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述目标检测模型还包括第一特征提取网络、第二特征提取网络和第三特征提取网络；基于所述第一特征提取网络对所述第一特征图进行特征提取得到第二特征图；基于所述第二特征提取网络对所述第二特征图进行特征提取得到第三特征图；基于所述第三特征提取网络对所述第三特征图进行特征提取得到第四特征图；对所述第二特征图、所述第三特征图和所述第四特征图进行融合，根据特征图融合结果确定所述目标检测结果。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标检测模型还包括第一融合网络、第二融合网络和第三融合网络；基于所述第一融合网络对所述第三特征图和所述第四特征图进行融合，得到第一融合特征图；基于所述第二融合网络对所述第二特征图和所述第一融合特征图进行融合，得到第二融合特征图；基于所述第三融...

【专利技术属性】
技术研发人员：张建安，刘微，郑维学，
申请(专利权)人：海信集团控股股份有限公司，
类型：发明
国别省市：