物体检测方法、检测模型、废钢检测方法、设备和介质与流程

本发明涉及目标检测领域，尤其涉及一种物体检测方法、检测模型、废钢检测方法、设备和介质。

背景技术：

1、废钢是钢铁行业炼制优质钢铁的主要原材料。与传统铁矿石相比，废钢的再生利用，可以减少环境污染和降低生产成本，有利于实现社会可持续发展。在废钢回收再利用中，废钢等级的判定是重要一环。

2、现有的基于人工智能的废钢检测方法，包括系统初检、车箱轮廓检测、废钢等级检测等环节。在车箱轮廓检测环节中，现有的目标检测算法一般是通过利用vgg16网络架构进行特征提取。vgg16网络架构在通过深层次网络进行特征提取时，更多地关注车箱整体轮廓区域的特征，特征提取所需时间较长，导致车箱的轮廓检测的效率较低。对于废钢卸货车箱的轮廓检测，更多需要关注的是车箱整体的轮廓架构而非细节特征，因此为了保证轮廓检测的准确性，需要采用深层次网络进行特征提取。但是采用深层次网络进行特征提取会不可避免地降低轮廓检测的效率。

3、因此，如何在保证轮廓检测的准确性的同时，提高轮廓检测的效率成为亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种物体检测方法、检测模型、废钢检测方法、设备和介质，通过基于检测模型中的多层次特征融合层对特征图进行特征融合，实现将不同层次的卷积层输出的不同感受野的特征图进行融合，在保证轮廓检测的准确性的同时，提高轮廓检测的效率。

2、第一方面，本发明提供了一种物体检测方法，所述方法包括：基于检测模型的特征提取层，对待处理的物体图像进行特征提取，获得至少两个不同层次的特征图；基于所述检测模型的多层次特征融合层，对所述至少两个不同层次的特征图进行特征融合，获得特征融合图；基于所述特征融合图，确定所述物体图像对应的目标轮廓。

3、第二方面，本发明还提供了一种检测模型，所述检测模型包括：特征提取层，用于对物体图像进行特征提取，以获得至少两个不同层次的特征图；多层次特征融合层，用于对所述至少两个不同层次的特征图进行特征融合，获得特征融合图；区域建议网络层，用于对所述特征融合图进行候选区域生成，确定所述特征融合图对应的候选区域；感兴趣区域池化层，用于对所述特征融合图与所述候选区域进行映射处理，获得至少一个目标特征图；以及分类预测层，用于对至少一个所述目标特征图进行分类预测，获得所述物体图像对应的目标轮廓。

4、第三方面，本发明还提供了一种废钢检测方法，所述方法包括系统初检、车箱轮廓检测、废钢等级检测以及重量检测，其中，车箱轮廓检测采用上述的物体检测方法或上述的检测模型。

5、第四方面，本发明还提供了一种设备，所述设备包括处理器和存储器；所述存储器用于存储程序；所述处理器，用于调用所述存储器中的所述程序，以实现如上述的物体检测方法和/或上述的废钢检测方法。

6、第五方面，本发明还提供了一种介质，用于可读存储，所述介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上述的物体检测方法和/或上述的废钢检测方法。

7、本发明公开了一种物体检测方法、检测模型、废钢检测方法、设备和介质，通过基于检测模型的特征提取层，对待处理的物体图像进行特征提取，可以获得由至少两个不同层次的卷积层输出的不同感受野的特征图，不仅可以更多地关注整体的轮廓架构，而且还可以减少特征提取的时间；通过基于检测模型的多层次特征融合层，对至少两个不同层次的特征图进行特征融合，并基于特征融合图，确定物体图像对应的目标轮廓，实现将不同层次的卷积层输出的不同感受野的特征图进行融合，可以实现在保证轮廓检测的准确性的同时，提高轮廓检测的效率。

8、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

技术特征：

1.一种物体检测方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的物体检测方法，其特征在于，所述特征图包括第一特征图、第二特征图；

3.根据权利要求2所述的物体检测方法，其特征在于，所述多层次特征融合层包括预处理通道和卷积层；

4.根据权利要求3所述的物体检测方法，其特征在于，所述预处理通道包括池化层与归一化层；

5.根据权利要求1所述的物体检测方法，其特征在于，所述检测模型还包括区域建议网络层、感兴趣区域池化层以及分类预测层；

6.根据权利要求5所述的物体检测方法，其特征在于，所述分类预测层包括全连接层与归一化层；

7.一种检测模型，其特征在于，所述检测模型包括：

8.一种废钢检测方法，所述方法包括系统初检、车箱轮廓检测、废钢等级检测以及重量检测，其中，车箱轮廓检测采用如权利要求1-6所述的物体检测方法或如权利要求7所述的检测模型。

9.一种设备，其特征在于，包括处理器和存储器；

10.一种介质，用于可读存储，其特征在于，所述介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现：

技术总结
本发明涉及目标检测领域，尤其涉及一种物体检测方法、检测模型、废钢检测方法、设备和介质，该物体检测方法包括：基于检测模型的特征提取层，对待处理的物体图像进行特征提取，获得至少两个不同层次的特征图；基于所述检测模型的多层次特征融合层，对所述至少两个不同层次的特征图进行特征融合，获得特征融合图；基于所述特征融合图，确定所述物体图像对应的目标轮廓。本发明实施例的技术方案通过基于检测模型的多层次特征融合层对特征图进行特征融合，实现将不同层次的卷积层输出的不同感受野的特征图进行融合，在保证轮廓检测的准确性的同时，提高轮廓检测的效率。

技术研发人员：朱颖
受保护的技术使用者：中兴通讯股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15