面向目标跟踪的多模融合目标检测方法技术

本公开的实施例公开了面向目标跟踪的多模融合目标检测方法

【技术实现步骤摘要】
面向目标跟踪的多模融合目标检测方法、装置和电子设备


[0001]本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及面向目标跟踪的多模融合目标检测方法
、
装置和电子设备
。

技术介绍

[0002]检测框信息是指在图像目标检测中用于表示包含物体的矩形框位置和置信度的信息
。
目前，在确定检测框信息时，通常采用的方式为：基于置信度阈值的方法生成检测框信息
。
[0003]然而，当采用上述方式生成检测框信息时，经常会存在如下技术问题：
[0004]第一，通过基于置信度阈值的方法生成检测框信息，当图像中各个物体比较密集，生成的各个初始检测框信息对应的检测框存在较多的重叠，且只有一个检测框的置信度大于阈值时，基于置信度阈值的方法可能只能选择高度重叠区域中的一个检测框对应的检测框信息作为最终结果，而将高度重叠区域中其余各个物品对应的其他的检测框信息去除
。
导致生成的检测框信息准确率较低，需要重新检测，浪费计算机算力资源
。
[0005]第二，通过基于置信度阈值的方法生成检测框信息时，当图像中一个物品存在多个重叠的检测框且检测框的置信度都高于阈值时，那么所有的检测框信息都会被保留作为最终结果，导致无法确定与目标物体对应的唯一的检测框信息
。
同时多余的检测框内可能会包含背景或其他非目标物品，导致生成的检测框信息准确率较低
。
需要重新检测，浪费计算机算力资源
。
[0006]该
技术介绍
部分中所公开的以上信息仅用于增强对本专利技术构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的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

[0007]本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述
。
本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围
。
[0008]本公开的一些实施例提出了面向目标跟踪的多模融合目标检测方法
、
装置
、
电子设备和计算机可读介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题中的一项或多项
。
[0009]第一方面，本公开的一些实施例提供了一种面向目标跟踪的多模融合目标检测方法，该方法包括：获取待检测图像；将上述待检测图像输入至预设初始检测框信息生成模型，得到第一初始检测框信息集合，其中，上述第一初始检测框信息集合中的第一初始检测框信息包括边界框坐标信息与目标存在概率值；对上述第一初始检测框信息集合进行目标重叠度检测，得到目标重叠度检测结果；响应于确定目标重叠度检测结果表征存在高度重叠区域，将高度重叠区域内的各个第一初始检测框信息确定为第二初始检测框信息集合；对上述第二初始检测框信息集合进行聚类处理，得到各个初始检测框信息簇；将上述各个初始检测框信息簇中的每个初始检测框信息簇中满足第一预设条件的初始检测框信息确
定为第一检测框信息，得到第一检测框信息集；响应于确定目标重叠度检测结果表征存在高度重叠区域，将高度重叠区域外的各个第一初始检测框信息确定为第三初始检测框信息集合；对上述第三初始检测框信息集合进行抑制处理，以生成第二检测框信息，得到第二检测框信息集；基于上述第一检测框信息集与上述第二检测框信息集，生成检测框信息
。
[0010]第二方面，本公开的一些实施例提供了一种面向目标跟踪的多模融合目标检测装置，装置包括：获取单元，被配置成获取待检测图像；输入单元，被配置成将上述待检测图像输入至预设初始检测框信息生成模型，得到第一初始检测框信息集合，其中，上述第一初始检测框信息集合中的第一初始检测框信息包括边界框坐标信息与目标存在概率值；检测单元，被配置成对上述第一初始检测框信息集合进行目标重叠度检测，得到目标重叠度检测结果；第一确定单元，被配置成响应于确定目标重叠度检测结果表征存在高度重叠区域，将高度重叠区域内的各个第一初始检测框信息确定为第二初始检测框信息集合；第一处理单元，被配置成对上述第二初始检测框信息集合进行聚类处理，得到各个初始检测框信息簇；第二确定单元，被配置成将上述各个初始检测框信息簇中的每个初始检测框信息簇中满足第一预设条件的初始检测框信息确定为第一检测框信息，得到第一检测框信息集；第三确定单元，被配置成响应于确定目标重叠度检测结果表征存在高度重叠区域，将高度重叠区域外的各个第一初始检测框信息确定为第三初始检测框信息集合；第二处理单元，被配置成对上述第三初始检测框信息集合进行抑制处理，以生成第二检测框信息，得到第二检测框信息集；生成单元，被配置成基于上述第一检测框信息集与上述第二检测框信息集，生成检测框信息
。
[0011]第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法
。
[0012]第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法
。
[0013]本公开的上述各个实施例中具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的面向目标跟踪的多模融合目标检测方法，提高了生成的检测框信息准确率，减少了计算机算力资源的浪费
。
具体来说，造成生成的检测框信息准确率较低，浪费计算机资源的原因在于：通过基于置信度阈值的方法生成检测框信息，当图像中各个物体比较密集，生成的各个初始检测框信息对应的检测框存在较多的重叠，且只有一个检测框的置信度大于阈值时，基于置信度阈值的方法可能只能选择高度重叠区域中的一个检测框对应的检测框信息作为最终结果，而将高度重叠区域中其余各个物品对应的其他的检测框信息去除
。
导致生成的检测框信息准确率较低，需要重新检测，浪费计算机算力资源
。
基于此，本公开的一些实施例的面向目标跟踪的多模融合目标检测方法，首先，获取待检测图像
。
然后，将上述待检测图像输入至预设初始检测框信息生成模型，得到第一初始检测框信息集合，其中，上述第一初始检测框信息集合中的第一初始检测框信息包括边界框坐标信息与目标存在概率值
。
由此，可以得到用于生成目标重叠度检测结果的第一初始检测框信息集合
。
接着，对上述第一初始检测框信息集合进行目标重叠度检测，得到目标重叠度检测结果
。
由此，可以得到用于表征存在高度重叠区域的目标重叠度检测结果
。
然后，响应于确定目标重叠度检测结果表征存在高度重叠区域，将高度重叠区域内的各个第一初始检测框信息确定为第二初始检测
框信息集合
。
由此，可以得到表示高度重叠区域所包含的各个第一初始检测框信息的第二初始检测框信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种面向目标跟踪的多模融合目标检测方法，包括：获取待检测图像；将所述待检测图像输入至预设初始检测框信息生成模型，得到第一初始检测框信息集合，其中，所述第一初始检测框信息集合中的第一初始检测框信息包括边界框坐标信息与目标存在概率值；对所述第一初始检测框信息集合进行目标重叠度检测，得到目标重叠度检测结果；响应于确定目标重叠度检测结果表征存在高度重叠区域，将高度重叠区域内的各个第一初始检测框信息确定为第二初始检测框信息集合；对所述第二初始检测框信息集合进行聚类处理，得到各个初始检测框信息簇；将所述各个初始检测框信息簇中的每个初始检测框信息簇中满足第一预设条件的初始检测框信息确定为第一检测框信息，得到第一检测框信息集；响应于确定目标重叠度检测结果表征存在高度重叠区域，将高度重叠区域外的各个第一初始检测框信息确定为第三初始检测框信息集合；对所述第三初始检测框信息集合进行抑制处理，以生成第二检测框信息，得到第二检测框信息集；基于所述第一检测框信息集与所述第二检测框信息集，生成检测框信息
。2.
根据权利要求1所述的方法，其中，在所述对所述第一初始检测框信息集合进行目标重叠度检测，得到目标重叠度检测结果之后，所述方法还包括：响应于确定目标重叠度检测结果表征不存在高度重叠区域，对所述第一初始检测框信息集合进行抑制处理，以生成第三检测框信息，得到第三检测框信息集
。3.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述初始检测框信息生成模型包括初始特征捕获网络与检测框信息生成网络；以及所述将所述待检测图像输入至预设初始检测框信息生成模型，得到第一初始检测框信息集合，包括：将所述待检测图像输入至所述初始特征捕获网络的输入层，得到对应所述待检测图像的初始图像数据，其中，所述初始特征捕获网络包括所述输入层
、
第一初始特征捕获层
、
第二初始特征转换层与第三初始特征增强层；将所述初始图像数据输入至所述第一初始特征捕获层，得到特征捕获信息；将所述第一特征捕获信息输入至第二初始特征转换层，得到非线性特征捕获信息；将所述非线性特征捕获信息输入至第三初始特征增强层，得到特征增强信息；将所述特征增强信息输入至检测框信息生成网络的初始检测框信息生成层，得到初始检测框信息集，其中，所述检测框信息生成网络包括所述初始检测框信息生成层
、
初始检测框信息分类层
、
初始检测框信息回归层与输出层；将所述初始检测框信息集与所述特征增强信息输入至所述初始检测框信息分类层，得到目标存在概率信息；将所述初始检测框信息集与所述特征增强信息输入至所述初始检测框信息回归层，得到检测框信息集；将所述检测框信息集与所述目标存在概率信息输入至所述输出层，得到第一初始检测框信息集合
。
4.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述第一初始检测框信息集合进行目标重叠度检测，得到目标重叠度检测结果，包括：将所述第一初始检测框信息集合中每个第一初始检测框信息包括的边界框坐标信息确定为目标坐标信息，得到目标坐标信息集合；对所述第一初始检测框信息集合中的每个第一初始检测框信息执行以下步骤：将对应所述第一初始检测框信息的目标坐标信息确定为当前目标坐标信息；将目标坐标信息集合中除当前目标坐标信息以外的各个目标坐标信息确定为待处理目标坐标信息集合；基于所述当前目标坐标信息与所述待处理目标坐标信息集合，生成对应所述第一初始检测框信息的各个重叠面积；响应于确定所述各个重叠面积中存在满足第二预设条件的重叠面积，将满足第二预设条件的至少一个重叠面积确定为初始目标重叠面积集合；响应于确定存在至少一个初始目标重...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭燕杰，
申请(专利权)人：中星电子股份有限公司广东中星电子有限公司北京中星微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：