[发明专利]目标检测方法及装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：

获取n个不同的目标检测器确定的与定位目标相关的n类检测框，其中，所述n个不同的目标检测器能够从同一图像中提取n类不同的图像特征；n为等于或大于2的正整数；

基于所述n类检测框，获得整合后的检测框；

所述n个不同的目标检测器中的每个目标检测器基于所述整合后的检测框从输入图像中提取图像特征，得到n类图像特征；

基于n类图像特征进行图像特征优化，得到优化后的图像特征；

根据所述优化后的图像特征，得到优化后的检测框，以对目标进行检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于n类图像特征进行图像特征优化，得到优化后的图像特征，包括：

在第m次执行所述方法时，利用所述n类图像特征中的n-1类图像特征，优化所述n类图像特征中的第p类图像特征，得到所述优化后的图像特征；

其中，第p类图像特征为所述n类图像特征中除所述n-1类图像特征之外的一类图像特征；m为大于0的整数，p为大于0小于等于n的整数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，p＝mod(m/n)+1。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述n类图像特征中的n-1类图像特征，优化所述n类图像特征中的第p类图像特征，得到所述优化后的图像特征，包括：

对所述n-1类图像特征中的每一类图像特征进行卷积处理，得到所述n-1类图像特征中的每一类图像特征的卷积特征；

利用所述卷积特征优化所述n类图像特征中的第p类图像特征，得到所述优化后的图像特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述n-1类图像特征中的每一类图像特征进行卷积处理，得到所述n-1类图像特征中的每一类图像特征的卷积特征，包括：

对所述n-1类图像特征中的每一类图像特征进行第一卷积处理，得到n-1类的第一卷积特征；

对所述n-1类的第一卷积特征中的每一类第一卷积特征进行激活处理，得到n-1类激活特征；

对所述n-1类激活特征中的每一类激活特征进行第二卷积处理，得到所述n-1类图像特征中的每一类图像特征的卷积特征。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述优化后的图像特征，得到优化后的检测框，包括：

基于优化后的图像特征进行回归处理，得到所述优化后的检测框。

7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，基于所述n类检测框，获得整合后的检测框，包括：

将所述n类检测框中每一类检测框中的概率值不小于概率阈值的检测框合并，得到整合后的检测框。

8.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法第一次执行，获取n个不同的目标检测器确定的与定位目标相关的n类检测框，包括：

分别利用n个不同的目标检测器在所述输入图像中检测目标，获得与定位目标相关的n类检测框。

9.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法第k次执行，k为大于1的整数，获取n个不同的目标检测器确定的与定位目标相关的n类检测框，包括：

对于n个不同的目标检测器中的每个目标检测器，获取第k-1次执行所述方法时该目标检测器确定的检测框或者该目标检测器对应的优化得到的检测框。

10.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

连接视频中多帧图像的所述优化后的检测框，形成同一个目标的动作管道；

基于所述动作管道跟踪所述目标。