[发明专利]一种目标图像的检测方法、装置及存储介质、机器人

说明书

本发明提供一种目标图像的检测方法、装置及存储介质、机器人，通过从待检测的视频中依次读取一帧图像；计算所述图像的高维特征图；利用预设目标检测模型中的至少二个不同尺寸的滤波器，分别与所述高维特征图进行滑窗遍历，以得到综合响应得分；将所述综合响应得分与目标图像的阈值进行比较，以判定所述待检测的视频中是否包括所述目标图像。因此算法的运行速度会大幅度的提升。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种目标图像的检测方法、装置及存储介质、机器人。

背景技术

现有的目标图像检测的计算复杂度，主要是类别表现描述子的维度，真实世界中物体类别数量成百上千，由于丰富的类内变化，多数类别的表现描述子是高维度的。并且大部分算法为了解决目标尺寸不同的问题，都需要构造高维特征金字塔，而高维特征金字塔的计算会比较耗时。例如，可形变部件模型(DPM)算法中设计的HOG特征金字塔(多层HOG特征)，计算时就非常耗时，这也是DPM运行速度的瓶颈所在。因此，如何解决传统目标图像检测方法中计算高维特征金字塔的耗时问题，设计高效率的目标检测算法，依旧是有意义的开放性问题。

发明内容

本发明实施例提供一种目标图像的检测方法、装置及存储介质、机器人，其能够提升算法的运行速度。

第一方面，本发明实施例提供了一种目标图像的检测方法，包括步骤：

从待检测的视频中依次读取一帧图像；

计算所述图像的高维特征图；

利用预设目标检测模型中的至少二个不同尺寸的滤波器，分别与所述高维特征图进行滑窗遍历，以得到综合响应得分；

将所述综合响应得分与目标图像的阈值进行比较，以判定所述待检测的视频中是否包括所述目标图像。

第二方面，本发明实施例还提供了一种目标图像的检测装置，所述装置包括：

图像读取模块，用于从待检测的视频中依次读取一帧图像；

特征图计算模块，用于计算所述图像的高维特征图；

综合得分计算模块，用于利用预设目标检测模型中的至少二个不同尺寸的滤波器，分别与所述高维特征图进行滑窗遍历，以得到综合响应得分；

判定模块，用于将所述综合响应得分与目标图像的阈值进行比较，以判定所述待检测的视频中是否包括所述目标图像。

第三方面，本发明实施例还提供了一种存储介质，其存储有计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如上面所述的目标图像的检测方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种机器人，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线连接；所述存储器用于存储一组程序代码，所述处理器用于调用所述存储器中存储的程序代码，执行如上面所述的目标图像的检测方法。

本发明实施例提供的目标图像的检测方法、装置及存储介质、机器人，通过从待检测的视频中依次读取一帧图像；计算所述图像的高维特征图；利用预设目标检测模型中的至少二个不同尺寸的滤波器，分别与所述高维特征图进行滑窗遍历，以得到综合响应得分；将所述综合响应得分与目标图像的阈值进行比较，以判定所述待检测的视频中是否包括所述目标图像。即在训练模型时训练多个不同尺寸的滤波器，构成基于模型的金字塔，来应对目标的尺寸变化。此时，图像的特征图只需计算一次，分别与模型中不同尺寸的滤波器进行滑窗，根据综合响应得分，与阈值比较判断是否含有待检测的目标并保存得到结果。因此算法的运行速度会大幅度的提升。

附图说明

图1是本发明实施例提供的目标图像的检测方法的实现流程示意图。

图2是本发明实施例提供的目标图像的检测装置的详细模块示意图。

图3是本发明实施例提供的机器人的模块示意图。