[发明专利]物体检测方法、装置、图像处理设备及存储介质

权利要求书

1.一种物体检测方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

接收待检测图像，通过预先训练好的卷积神经网络对所述待检测图像进行特征提取，以得到所述待检测图像在不同卷积层的特征图；

从所述提取得到的所有特征图中选取预设数目个待预测特征图，在每个所述待预测特征图的每个特征值位置处生成与所述待检测图像尺寸相关的先验框；

通过预先训练好的特征增强模块和预测模块，对每个所述待预测特征图进行预测，生成所述每个先验框对应的预测框；

根据所述待预测特征图上的所述预测框，确定所述待检测图像上的目标物体类别和目标物体位置；

在每个所述待预测特征图的每个特征值位置处生成与所述待检测图像尺寸相关的先验框的步骤，包括：

根据所述卷积神经网络中所述待预测特征图所在的卷积层、所述待预测特征图的数目，计算所述每个待预测特征图对应的默认框尺寸；

根据所述默认框尺寸和预设的、所述待预测特征图上每个特征值位置处不同的长宽比，计算所述每个特征值位置处不同默认框的长宽值；

根据所述待预测特征图上的每个特征值位置和所述待预测特征图的尺寸，计算所述每个特征值位置对应的默认框中心点位置；

根据所述待预测特征图的尺寸和所述待检测图像的尺寸，计算所述待预测特征图上所述默认框与所述先验框之间的坐标关系，根据所述每个特征值位置处不同默认框的长宽值、所述默认框中心点位置和所述待预测特征图上所述默认框与所述先验框之间的坐标关系，生成所述待预测特征图上每个特征值位置处所述每个默认框对应的先验框。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过预先训练好的特征增强模块和预测模块，对每个所述待预测特征图进行预测，生成所述每个先验框对应的预测框的步骤，包括：

通过所述特征增强模块对所述待预测特征图进行特征增强处理；

通过所述预测模块计算所述处理后的待预测特征图上每个特征值位置相应的预测值，所述预测值包括类别预测值和偏距预测值；

根据所述待预测特征图每个特征值位置处的所述先验框、所述偏距预测值，计算所述每个先验框对应的预测框的位置信息，所述类别预测值为所述预测框中的物体属于不同的预设目标类别的概率。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述待检测图像上的目标物体类别和目标物体位置的步骤，包括：

通过对所述待预测特征图上的所述所有预测框进行非极大值抑制处理，确定所述待检测图像上的检测框；

根据所述检测框的位置信息和所述检测框中的物体属于不同的预设目标类别的概率，获得所述待检测图像上的目标物体类别和目标物体位置。

4.一种物体检测装置，其特征在于，所述装置包括：

特征提取单元，用于接收待检测图像，通过预先训练好的卷积神经网络对所述待检测图像进行特征提取，以得到所述待检测图像在不同卷积层的特征图；

先验框生成单元，用于从所述提取得到的所有特征图中选取预设数目个待预测特征图，在每个所述待预测特征图的每个特征值位置处生成与所述待检测图像尺寸相关的先验框；

特征图预测单元，用于通过预先训练好的特征增强模块和预测模块，对每个所述待预测特征图进行预测，生成所述每个先验框对应的预测框；以及

目标物体确定单元，用于根据所述待预测特征图上的所述预测框，确定所述待检测图像上的目标物体类别和目标物体位置；

所述先验框生成单元包括：

尺寸计算单元，用于根据所述卷积神经网络中所述待预测特征图所在的卷积层、所述待预测特征图的数目，计算所述每个待预测特征图对应的默认框尺寸；

长宽计算单元，用于根据所述默认框尺寸和预设的、所述待预测特征图上每个特征值位置处不同的长宽比，计算所述每个特征值位置处不同默认框的长宽值；

中心计算单元，用于根据所述待预测特征图上的每个特征值位置和所述待预测特征图的尺寸，计算所述每个特征值位置对应的默认框中心点位置；以及

先验框生成子单元，用于根据所述待预测特征图的尺寸和所述待检测图像的尺寸，计算所述待预测特征图上所述默认框与所述先验框之间的坐标关系，根据所述每个特征值位置处不同默认框的长宽值、所述默认框中心点位置和所述待预测特征图上所述默认框与所述先验框之间的坐标关系，生成所述待预测特征图上每个特征值位置处所述每个默认框对应的先验框。