[发明专利]目标检测方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，所述目标检测方法包括以下步骤：

获取待检测图像，所述待检测图像经过神经网络中多层卷积提取特征生成特征图；

加载神经网络模型中修改后的结构参数，基于所述结构参数生成对应的锚框坐标，其中，所述预设结构参数包括锚框的基准尺寸、锚框尺度及锚框的长宽比；

基于区域提名子网生成候选框坐标，在特征图上根据候选框坐标取相应的区域经过感兴趣区域池化得到相应特征；

基于所述特征确定预测框坐标，并基于所述预测框坐标确定目标物体位置。

2.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述结构参数生成锚框坐标的步骤包括：

基于所述基准尺寸及所述锚框尺度计算锚框的面积；

基于所述面积及锚框长宽比计算锚框的长与宽，以确定锚框的大小；

获取锚框的中心坐标，并基于所述中心坐标确定锚框的位置，生成锚框四条边的坐标。

3.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所基于所述结构参数生成对应的锚框坐标的步骤之后，所述目标检测方法还包括：

确定所述锚框是否超过原图范围；

当所述锚框超过所述原图范围时，消除超过原图范围的锚框，以得到目标锚框坐标。

4.如权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述特征确定预测框坐标，并基于所述预测框坐标确定目标物体位置的步骤包括：

所述特征进一步经过回归得到偏移量；

基于所述偏移量修正相应的目标锚框坐标得到最终的预测框坐标，以确定目标物体位置。

5.如权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述偏移量修正相应的目标锚框坐标得到最终的预测框坐标，以确定目标物体位置的步骤之后，所述目标检测方法还包括：

利用预设算法对所述预测框进行去重处理，以得到目标预测框。

6.如权利要求5所述的目标检测方法，其特征在于，所述利用预设算法对所述预测框进行去重处理，以得到目标预测框的步骤包括：

获取所述预测框的置信度，并基于所述置信度将所述预测框进行排序，以得到排序结果；

基于所述排序结果依次选取当前置信度最高的预测框与其它预测框计算交并比；

确定所述交并比是否大于第二阈值；

消除所述交并比大于所述第二阈值的预测框，保留所述交并比不大于第二阈值的目标预测框。

7.如权利要求1-6任一项所述的目标检测方法，其特征在于，所述神经网络包括目标物体对应特征的提取器、候选框生成网络、候选框区域特征提取、分类及回归网络。

8.一种目标检测装置，其特征在于，所述目标检测装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的目标检测程序，所述目标检测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有目标检测程序，所述目标检测程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的目标检测方法步骤。