[发明专利]图像目标检测方法及装置

权利要求书

1.一种图像目标检测方法，其特征在于，包括：

确定目标图像中的多个候选检测框的图像特征；

基于确定的图像特征，预测候选检测框的图像所属的物体分类，所述候选检测框的图像所属的物体分类包括主分类以及对应的子分类，其中，所述预测候选检测框的图像所属的物体分类，包括预测所述候选检测框的图像为某种物体分类的概率；

基于候选检测框的图像所属的物体分类，以及主分类和子分类的过滤规则，对候选检测框进行重复候选检测框的过滤处理，得到过滤后的检测框；

其中，子分类的过滤规则不同于子分类所属主分类的过滤规则。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

子分类的过滤规则为基于第一阈值进行的非极大值抑制处理；主分类的过滤规则为基于第二阈值进行的非极大值抑制处理，且子分类的第一阈值小于子分类所属主分类的第二阈值。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

所述基于候选检测框的图像所属的物体分类，以及主分类和子分类的过滤规则，对候选检测框进行重复候选检测框的过滤处理，得到过滤后的检测框，包括：

基于子分类的过滤规则，对所述候选检测框进行非极大值抑制处理，得到初始过滤后剩余的候选检测框；

基于主分类的过滤规则，对所述剩余的候选检测框进行非极大值抑制处理，得到过滤后的检测框。

4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

所述基于候选检测框的图像所属的物体分类，以及主分类和子分类的过滤规则，对候选检测框进行重复候选检测框的过滤处理，得到过滤后的检测框，包括：

基于主分类的过滤规则，对候选检测框进行非极大值抑制处理，得到初始过滤后剩余的候选检测框；

基于子分类的过滤规则，对所述剩余的候选检测框进行非极大值抑制处理，得到过滤后的检测框。

5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

所述基于候选检测框的图像所属的物体分类，以及主分类和子分类的过滤规则，对候选检测框进行重复候选检测框的过滤处理，得到过滤后的检测框，包括：

基于主分类的过滤规则，对候选检测框进行非极大值抑制处理，得到过滤后剩余的第一候选检测框集合；

基于子分类的过滤规则，对候选检测框进行非极大值抑制处理，得到过滤后剩余的第二候选检测框集合；

确定第一候选检测框集合和第二候选检测框集合的交集为过滤后的检测框。

6.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

每个所述子分类还能够分为至少一个第三级分类，所述候选检测框的图像所属的物体分类还包括对应的第三级分类；

基于候选检测框的图像所属的物体分类，以及主分类和子分类的过滤规则，对候选检测框进行重复候选检测框的过滤处理，得到过滤后的检测框，包括：

基于候选检测框的图像所属的物体分类，以及主分类、子分类、第三级分类的过滤规则，对候选检测框进行重复候选检测框的过滤处理，得到过滤后的检测框。

7.一种图像目标检测方法，其特征在于，包括：

确定目标图片的多个候选检测框并提取所述多个候选检测框的图像特征，其中，所述候选检测框包括可能是物体的区域；

根据所述多个候选检测框的图像特征，按照第一级分类进行分类并确定第一级分类对应的分类概率；

按照第一级分类、第一级分类对应的分类概率及第一级分类对应的第一交叠率阈值对所述多个候选检测框进行非极大值抑制得到第一目标检测框；

根据所述第一目标检测框的图像特征，按照第二级分类进行分类并确定第二级分类对应的分类概率；

按照第二级分类、第二级分类对应的分类概率及第二级分类对应的第二交叠率阈值对所述第一目标检测框进行非极大值抑制得到第二目标检测框，其中，每种第二级分类被分为至少一种第一级分类，第一级分类的第一交叠率阈值小于所述第一级分类所属的第二级分类的第二交叠率阈值。