目标检测方法、装置、电子设备和存储介质与流程

本发明涉及图像处理，尤其涉及一种目标检测方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术：

1、目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。目标检测的基本任务是需要判别图片中被检测的目标类别，同时需要使用矩形边界框来确定目标的所在位置及大小，并给出相应的置信度。作为计算机视觉领域的一个基本问题目标检测也是许多计算机视觉任务如图像分割、目标追踪、图像描述的基础。

2、在现实生活中，存在一种主观目标检测场景，以城管违规事件为例，有的用户认为在路边摆放桌椅属于城管违规事件，需要及时检出，以便执法人员做出相应处理，有的用户认为这不属于违规事件，不应该被检出。并且，用户无法一次描述出所有应该检出的事件(正例)和不该检出的事件(负例)。目前现有的技术均为每个用户单独定制检测模型，同时每次用户变更需求时，均需针对用户需求重新单独定制检测模型，效率低且成本高。

技术实现思路

1、本发明提供一种目标检测方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中为每个用户单独定制检测模型，效率低且成本高的问题。

2、本发明提供一种目标检测方法，包括：

3、获取待检测图像，对所述待检测图像进行目标检测，得到目标检测结果；

4、基于目标用户对应的图像检索特征库，对所述目标检测结果进行负例过滤，得到所述目标用户对应的检测结果，所述目标用户对应的图像检索特征库是通过对所述目标用户确定的负例图像进行预处理和特征提取得到的。

5、根据本发明提供的一种目标检测方法，所述基于目标用户对应的图像检索特征库，对所述目标检测结果进行负例过滤，得到所述目标用户对应的检测结果，包括：

6、对所述目标检测结果进行预处理和特征提取，得到所述目标检测结果对应的第一图像特征；

7、在所述目标用户对应的图像检索特征库中查找与所述第一图像特征的相似度超过预设阈值的第二图像特征；

8、若存在所述第二图像特征，则不输出所述目标检测结果；或者，若不存在所述第二图像特征，则输出所述目标检测结果。

9、根据本发明提供的一种目标检测方法，所述目标检测方法还包括：

10、获取所述目标用户确定的负例图像，构建图像数据集；

11、遍历所述图像数据集，对所述图像数据集中的每一图像进行所述预处理和特征提取，得到所述每一图像对应的特征向量或矩阵；

12、将所述每一图像对应的特征向量或矩阵与所述每一图像相关联，得到所述目标用户对应的图像检索特征库。

13、根据本发明提供的一种目标检测方法，所述对所述目标检测结果进行预处理和特征提取，得到所述目标检测结果对应的第一图像特征，包括：

14、对所述目标检测结果进行预处理，所述预处理包括：增强对比度和去除噪声；

15、对经过所述预处理的目标检测结果进行尺度不变特征变换sift特征提取，得到所述目标检测结果对应的sift特征，对经过所述预处理的目标检测结果进行高层语义特征提取，得到所述目标检测结果对应的高层语义特征；

16、融合所述sift特征和高层语义特征，得到所述目标检测结果对应的第一图像特征。

17、根据本发明提供的一种目标检测方法，所述对经过所述预处理的目标检测结果进行尺度不变特征变换sift特征提取，得到所述目标检测结果对应的sift特征，包括：

18、构建尺度空间；

19、确定所述经过所述预处理的目标检测结果中的特征点，并去除所述特征点中对比度低的极值点和不稳定的边缘响应点，并结合随机抽样一致性算法，剔除所述特征点中具有重大误差的极值点，得到第一特征点集合；

20、确定所述第一特征点集合中的各特征点方向，并旋转所述第一特征点集合中的各特征点，得到所述目标检测结果对应的sift特征。

21、根据本发明提供的一种目标检测方法，所述对经过所述预处理的目标检测结果进行高层语义特征提取，得到所述目标检测结果对应的高层语义特征，包括：

22、将经过所述预处理的目标检测结果输入至cnn特征提取网络进行高层语义特征提取；

23、获取所述cnn特征提取网络的全连接层的输出向量，得到所述目标检测结果对应的高层语义特征。

24、根据本发明提供的一种目标检测方法，所述在所述目标用户对应的图像检索特征库中查找与所述第一图像特征的相似度超过预设阈值的第二图像特征，包括：

25、基于预设相似性度量方法，计算所述第一图像特征与所述图像检索特征库中每一图像对应的特征向量或矩阵之间的相似度；

26、判断是否存在第二图像对应的特征向量或矩阵与所述第一图像特征的相似度超过所述预设阈值；

27、若存在，则确定所述第二图像对应的特征向量或矩阵为第二图像特征；

28、其中，所述预设相似性度量方法包括：二次式距离度量方法、曼哈顿距离度量方法、欧式距离度量方法或余弦相似度度量方法。

29、本发明还提供一种目标检测装置，包括：

30、目标检测单元，用于获取待检测图像，对所述待检测图像进行目标检测，得到目标检测结果；

31、负例过滤单元，用于对所述目标检测结果进行负例过滤，得到目标用户对应的检测结果。

32、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的目标检测方法。

33、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的目标检测方法。

34、本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的目标检测方法。

35、本发明提供的目标检测方法、装置、电子设备和存储介质，通过对待检测图像进行目标检测，得到目标检测结果，然后基于目标用户对应的图像检索特征库对目标检测结果进行负例过滤，无需单独针对目标用户定制目标检测模型，只需要根据目标用户对应的图像检索特征库对目标检测结果进行负例过滤，即可实现针对目标用户定义的目标检测事件得到检测结果，可提高目标检测的效率并降低实现成本。

技术特征：

1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于目标用户对应的图像检索特征库，对所述目标检测结果进行负例过滤，得到所述目标用户对应的检测结果，包括：

3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述目标检测方法还包括：

4.根据权利要求2或3所述的目标检测方法，其特征在于，所述对所述目标检测结果进行预处理和特征提取，得到所述目标检测结果对应的第一图像特征，包括：

5.根据权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于，所述对经过所述预处理的目标检测结果进行尺度不变特征变换sift特征提取，得到所述目标检测结果对应的sift特征，包括：

6.根据权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于，所述对经过所述预处理的目标检测结果进行高层语义特征提取，得到所述目标检测结果对应的高层语义特征，包括：

7.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述在所述目标用户对应的图像检索特征库中查找与所述第一图像特征的相似度超过预设阈值的第二图像特征，包括：

8.一种目标检测装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述的目标检测方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的目标检测方法。

技术总结
本发明公开一种目标检测方法、装置、电子设备和存储介质，属于图像处理技术领域，所述目标检测方法包括：获取待检测图像，对所述待检测图像进行目标检测，得到目标检测结果；对所述目标检测结果进行负例过滤，得到目标用户对应的检测结果，所述目标用户对应的图像检索特征库是通过对所述目标用户确定的负例图像进行预处理和特征提取得到的。本发明通过无需单独针对目标用户定制目标检测模型，只需要根据目标用户对应的图像检索特征库对目标检测结果进行负例过滤，即可实现针对目标用户定义的目标检测事件得到检测结果，可提高目标检测的效率并降低实现成本。

技术研发人员：韦若禹,刘文超,王光新,殷保才,王金钖
受保护的技术使用者：科大讯飞股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13