目标检测方法、目标检测装置以及计算机存储介质与流程

本申请涉及目标识别，特别是涉及一种目标检测方法、目标检测装置以及计算机存储介质。

背景技术：

1、当图像目标检测算法直接应用于视频目标检测时，由于视频场景存在画面移动或目标快速移动的情况，会导致目标或背景暂时模糊、虚化等成像质量衰退的现象，再者，图像目标检测算法仅考虑当前图像的特征，其检测效果直接受画面成像质量的影响，因此上述场景会直接影响目标检测的准确率与检出率。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本申请提出了一种目标检测方法、目标检测装置以及计算机存储介质。

2、为解决上述技术问题，本申请提出了一种目标检测方法，所述目标检测方法应用于一种目标检测模型，其中，所述目标检测模型至少包括特征增强模块；所述目标检测方法包括：

3、将待检测图像输入所述目标检测模型的特征提取网络，提取所述待检测图像的第一图像特征；

4、将所述第一图像特征，以及所述待检测图像的历史特征输入所述特征增强模块，提取所述待检测图像的增强特征；

5、将所述增强特征输入所述目标检测模型的检测头，获取所述待检测图像的目标检测结果。

6、其中，所述特征提取网络包括骨干网络和颈部网络；

7、所述将待检测图像输入所述目标检测模型的特征提取网络，提取所述待检测图像的第一图像特征，包括：

8、将所述待检测图像输入所述骨干网络，提取所述待检测图像的第二图像特征，其中，所述第二图像特征为多尺度图像特征；

9、将所述第二图像特征输入所述颈部网络，提取所述待检测图像的第一图像特征。

10、其中，所述特征提取网络为骨干网络，所述第一图像特征为多尺度图像特征；

11、所述提取所述待检测图像的增强特征之后，所述目标检测方法还包括：

12、将所述增强特征输入颈部网络，提取所述待检测图像的第三图像特征；

13、所述将所述增强特征输入所述目标检测模型的检测头，获取所述待检测图像的目标检测结果，包括：

14、将所述第三图像特征输入所述目标检测模型的检测头，获取所述待检测图像的目标检测结果。

15、其中，所述待检测图像的历史特征为所述待检测图像的上一检测图像的长时特征和/或短时特征。

16、其中，所述特征增强模块包括长短时特征提取模块和长短时特征融合模块；

17、所述将所述第一图像特征，以及所述待检测图像的历史特征输入所述特征增强模块，提取所述待检测图像的增强特征，包括：

18、将所述第一图像特征输入所述长短时特征提取模块，提取所述待检测图像的上一检测图像的上一长时特征、上一短时特征；

19、利用所述上一长时特征与所述第一图像特征，获取当前长时特征；

20、利用所述上一短时特征与所述第一图像特征，获取当前短时特征；

21、将所述当前长时特征和所述当前短时特征输入所述长短时特征融合模块融合，得到所述增强特征。

22、其中，所述利用所述上一长时特征与所述第一图像特征，获取当前长时特征，包括：

23、通过特征张量拼接，将所述上一长时特征与所述第一图像特征进行拼接，得到拼接特征；

24、将所述拼接特征输入压缩激励模块，提取所述拼接特征的通道注意力分布特征，得到所述当前长时特征。

25、其中，所述特征增强模块还包括通道注意力提取模块和通道注意力融合模块；

26、所述将所述第一图像特征，以及所述待检测图像的历史特征输入所述特征增强模块，提取所述待检测图像的增强特征，包括：

27、将所述第一图像特征输入所述长短时特征提取模块，提取所述待检测图像的上一检测图像的上一长时特征、上一短时特征；

28、利用所述上一长时特征与所述第一图像特征，获取当前长时特征；

29、利用所述上一短时特征与所述第一图像特征，获取当前短时特征；

30、将所述当前长时特征和所述当前短时特征输入所述长短时特征融合模块融合，得到融合特征；

31、将所述融合特征输入所述通道注意力提取模块，提取通道注意力特征；

32、将所述通道注意力特征输入所述通道注意力融合模块，以将所述通道注意力特征与所述第一图像特征融合，得到所述增强特征。

33、其中，所述通道注意力提取模块为压缩激励模块。

34、为解决上述技术问题，本申请还提出一种目标检测装置，所述目标检测装置包括存储器以及与所述存储器耦接的处理器；其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现如上述的目标检测方法。

35、为解决上述技术问题，本申请还提出一种计算机存储介质，所述计算机存储介质用于存储程序数据，所述程序数据在被计算机执行时，用以实现上述的目标检测方法。

36、与现有技术相比，本申请的有益效果是：目标检测装置将待检测图像输入所述目标检测模型的特征提取网络，提取所述待检测图像的第一图像特征；将所述第一图像特征，以及所述待检测图像的历史特征输入所述特征增强模块，提取所述待检测图像的增强特征；将所述增强特征输入所述目标检测模型的检测头，获取所述待检测图像的目标检测结果。通过上述目标检测方法，引入历史信息向目标检测模型补充历史时序特征，从而提升目标检测的准确率。

技术特征：

1.一种目标检测方法，其特征在于，所述目标检测方法应用于一种目标检测模型，其中，所述目标检测模型至少包括特征增强模块；所述目标检测方法包括：

2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的目标检测方法，其特征在于，

7.根据权利要求5所述的目标检测方法，其特征在于，

8.根据权利要求7所述的目标检测方法，其特征在于，

9.一种目标检测装置，其特征在于，所述目标检测装置包括存储器以及与所述存储器耦接的处理器；

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质用于存储程序数据，所述程序数据在被计算机执行时，用以实现如权利要求1至8任一项所述的目标检测方法。

技术总结
本申请提出一种目标检测方法、目标检测装置以及计算机存储介质。所述目标检测方法应用于一种目标检测模型，其中，所述目标检测模型至少包括特征增强模块；所述目标检测方法包括：将待检测图像输入所述目标检测模型的特征提取网络，提取所述待检测图像的第一图像特征；将所述第一图像特征，以及所述待检测图像的历史特征输入所述特征增强模块，提取所述待检测图像的增强特征；将所述增强特征输入所述目标检测模型的检测头，获取所述待检测图像的目标检测结果。通过上述目标检测方法，引入历史信息向目标检测模型补充历史时序特征，从而提升目标检测的准确率。

技术研发人员：杨嘉敏,魏云海,吴思铭
受保护的技术使用者：浙江大华技术股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/1/28