目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质

本技术涉及图像检测，特别是涉及一种目标检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、当道路(特别是隧道)中出现路面障碍物时，容易造成交通事故，因此，需要检测道路图像，根据检测结果确定道路上是否有碎石、玻璃、轮胎等目标，帮助管理人员清除目标，维护道路的交通安全。

2、目前的目标检测方法，通常是确定需要识别的目标类别，例如，碎石，然后，在训练集中标注目标类别(即碎石)的位置和目标的类别，输入预设的深度学习模型中进行学习，得到训练完成的目标深度学习模型，并基于目标深度学习模型对道路图像进行检测，得到检测结果。

3、然而，目前的目标检测方法，并不能穷尽所有的目标的类别训练深度学习模型。因此，得到的目标深度学习模型并不能检测出道路上所有的目标，对道路的图像检测并不完善。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种目标检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本技术提供了一种目标检测方法。所述方法包括：

3、获取待检测图像；所述待检测图像由第一目标、第二目标和背景图像信息构成；

4、根据预设的图像识别算法对所述待检测图像进行所述第一目标的图像识别，得到图像识别结果；

5、判断所述图像识别结果是否包含所述第一目标的位置信息；

6、在所述图像识别结果包含所述第一目标的位置信息的情况下，根据所述第一目标的位置信息，将所述背景图像信息融合至所述待检测图像中，得到初始检测图像；

7、将所述初始检测图像输入至预设的图像检测算法中进行所述第二目标的图像检测，得到图像检测结果；所述图像检测算法是由初始图像检测算法基于被标注了所述第一目标的训练集训练得到的，所述图像检测结果包含所述待检测图像中的全部所述第二目标。

8、在其中一个实施例中，所述获取待检测图像，包括：

9、获取初始待检测图像；

10、基于预设的图像分类算法，对所述初始待检测图像进行图像分类，得到图像分类结果；

11、判断所述图像分类结果是否满足预设的图像分类条件，将满足所述图像分类条件的所述初始待检测图像确定为待检测图像。

12、在其中一个实施例中，所述判断所述图像识别结果是否包含所述第一目标的位置信息之后，所述方法还包括：

13、在所述图像识别结果不包含所述第一目标的位置信息的情况下，将所述待检测图像作为初始检测图像，执行所述将所述初始检测图像输入至预设的图像检测算法中进行所述第二目标的图像检测，得到图像检测结果的步骤。

14、在其中一个实施例中，所述在所述图像识别结果包含所述第一目标的位置信息的情况下，根据所述第一目标的位置信息，将所述背景图像信息融合至所述待检测图像中，得到初始检测图像，包括：

15、在所述图像识别结果包含所述第一目标的位置信息的情况下，获取背景图像信息；所述背景图像信息包含所述待检测图像的图像背景信息；

16、针对所述图像识别结果中包含的每一所述第一目标的位置信息，在所述背景图像信息中截取所述第一目标的位置信息对应的图像，得到截取图像信息；

17、根据所述第一目标的位置信息，将所述截取图像信息融合至所述待检测图像中，得到初始检测图像。

18、在其中一个实施例中，所述将所述初始检测图像输入至预设的图像检测算法中进行所述第二目标的图像检测，得到图像检测结果之前，所述方法还包括：

19、获取所述待检测图像对应的第一训练集；所述第一训练集中包含多张标注有所述第一目标的位置信息的训练图像；所述训练图像由所述第一目标和所述背景图像信息构成；

20、将所述第一训练集输入预设的初始图像检测算法中，通过所述初始图像检测算法，对所述第一训练集中所述训练图像进行目标识别处理，直至训练后的所述初始图像检测算法满足预设的训练停止条件，将满足所述训练停止条件的所述训练后的所述初始图像检测算法作为图像检测算法。

21、在其中一个实施例中，所述将所述初始检测图像输入至预设的图像检测算法中进行所述第二目标的图像检测，得到图像检测结果之后，所述方法还包括：

22、获取所述背景图像信息对应的背景掩模信息；

23、基于所述背景掩模信息，对所述图像检测结果进行图像滤波处理，得到目标检测结果；所述目标检测结果包含所述图像检测结果中的目标位置信息。

24、在其中一个实施例中，所述图像检测结果中包含多个所述第二目标的位置信息，所述基于所述背景掩模信息，对所述图像检测结果进行图像滤波处理，得到目标检测结果，包括：

25、针对每一所述第二目标的位置信息，确定所述第二目标的位置信息和所述背景掩模信息重合的重合图像信息；

26、在所述重合图像信息等于所述第二目标的位置信息的情况下，确定所述第二目标的位置信息为目标位置信息；

27、根据多个所述目标位置信息和所述背景掩模信息构建目标检测结果。

28、第二方面，本技术还提供了一种目标检测装置。所述装置包括：

29、获取模块，用于获取待检测图像；所述待检测图像由第一目标、第二目标和背景图像信息构成；

30、识别模块，用于根据预设的图像识别算法对所述待检测图像进行所述第一目标的图像识别，得到图像识别结果；

31、判断模块，用于判断所述图像识别结果是否包含所述第一目标的位置信息；

32、融合模块，用于在所述图像识别结果包含所述第一目标的位置信息的情况下，根据所述第一目标的位置信息，将所述背景图像信息融合至所述待检测图像中，得到初始检测图像；

33、检测模块，用于将所述初始检测图像输入至预设的图像检测算法中进行所述第二目标的图像检测，得到图像检测结果；所述图像检测算法是由初始图像检测算法基于被标注了所述第一目标的训练集训练得到的，所述图像检测结果包含所述待检测图像中的全部所述第二目标。

34、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

35、获取待检测图像；所述待检测图像由第一目标、第二目标和背景图像信息构成；

36、根据预设的图像识别算法对所述待检测图像进行所述第一目标的图像识别，得到图像识别结果；

37、判断所述图像识别结果是否包含所述第一目标的位置信息；

38、在所述图像识别结果包含所述第一目标的位置信息的情况下，根据所述第一目标的位置信息，将所述背景图像信息融合至所述待检测图像中，得到初始检测图像；

39、将所述初始检测图像输入至预设的图像检测算法中进行所述第二目标的图像检测，得到图像检测结果；所述图像检测算法是由初始图像检测算法基于被标注了所述第一目标的训练集训练得到的，所述图像检测结果包含所述待检测图像中的全部所述第二目标。

40、第四方面，本技术还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，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

41、获取待检测图像；所述待检测图像由第一目标、第二目标和背景图像信息构成；

42、根据预设的图像识别算法对所述待检测图像进行所述第一目标的图像识别，得到图像识别结果；

43、判断所述图像识别结果是否包含所述第一目标的位置信息；

44、在所述图像识别结果包含所述第一目标的位置信息的情况下，根据所述第一目标的位置信息，将所述背景图像信息融合至所述待检测图像中，得到初始检测图像；

45、将所述初始检测图像输入至预设的图像检测算法中进行所述第二目标的图像检测，得到图像检测结果；所述图像检测算法是由初始图像检测算法基于被标注了所述第一目标的训练集训练得到的，所述图像检测结果包含所述待检测图像中的全部所述第二目标。

46、第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

47、获取待检测图像；所述待检测图像由第一目标、第二目标和背景图像信息构成；

48、根据预设的图像识别算法对所述待检测图像进行所述第一目标的图像识别，得到图像识别结果；

49、判断所述图像识别结果是否包含所述第一目标的位置信息；

50、在所述图像识别结果包含所述第一目标的位置信息的情况下，根据所述第一目标的位置信息，将所述背景图像信息融合至所述待检测图像中，得到初始检测图像；

51、将所述初始检测图像输入至预设的图像检测算法中进行所述第二目标的图像检测，得到图像检测结果；所述图像检测算法是由初始图像检测算法基于被标注了所述第一目标的训练集训练得到的，所述图像检测结果包含所述待检测图像中的全部所述第二目标。

52、上述目标检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，获取待检测图像；所述待检测图像由第一目标、第二目标和背景图像信息构成；根据预设的图像识别算法对所述待检测图像进行所述第一目标的图像识别，得到图像识别结果；判断所述图像识别结果是否包含所述第一目标的位置信息；在所述图像识别结果包含所述第一目标的位置信息的情况下，根据所述第一目标的位置信息，将所述背景图像信息融合至所述待检测图像中，得到初始检测图像；将所述初始检测图像输入至预设的图像检测算法中进行所述第二目标的图像检测，得到图像检测结果；所述图像检测算法是由初始图像检测算法基于被标注了所述第一目标的训练集训练得到的，所述图像检测结果包含所述待检测图像中的全部所述第二目标。采用本方法，待检测图像由第一目标、第二目标和背景图像信息构成，通过图像识别算法识别出待检测图像中的所有第一目标，并通过图像融合去除待检测图像中的所有第一目标，得到的初始检测图像中只剩下背景图像信息和第二目标。然后，通过预设的图像检测算法检测初始检测图像，得到的图像检测结果包含该待检测图像中所有的第二目标，完善了对道路的图像检测。