[发明专利]快速运动目标的检测方法、装置、设备和储存介质在审
申请号: | 201910843150.1 | 申请日: | 2019-09-06 |
公开(公告)号: | CN112465859A | 公开(公告)日: | 2021-03-09 |
发明(设计)人: | 方清 | 申请(专利权)人: | 顺丰科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/246 | 分类号: | G06T7/246;G06K9/62 |
代理公司: | 北京志霖恒远知识产权代理事务所(普通合伙) 11435 | 代理人: | 成丹 |
地址: | 518061 广东省深圳市南山区学府路(以南)*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 快速 运动 目标 检测 方法 装置 设备 储存 介质 | ||
1.一种快速运动目标的检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取相邻的第一目标框序列和第二目标框序列,每个所述目标框序列包括至少一个目标框,每个所述目标框与一个视频帧帧号相对应,所述目标框用于指示检测目标在视频帧中的位置区域,所述第一目标框序列与所述第二目标框序列分别包含与相同视频帧帧号对应的目标框;
判断所述第一目标框序列和所述第二目标框序列能否连接;
若能,将所述第一目标框序列和所述第二目标框序列连接为一个新的目标框序列。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述判断所述第一目标框序列和所述第二目标框序列能否连接,包括:
计算所述与相同视频帧帧号对应的目标框之间的第一IOU值;
当所述第一IOU值大于第一阈值时,允许连接所述第一目标框序列和所述第二目标框序列;
当所述第一IOU值小于等于第一阈值时,不允许连接所述第一目标框序列和所述第二目标框序列。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述第一目标框序列和所述第二目标框序列连接为一个新的目标框序列,包括:
确定所述与相同视频帧帧号对应的两个所述目标框的分类值,所述分类值用于表示所述目标框属于检测目标所属类别的可能性的大小;
保留所述分类值中较大者所对应的目标框,删除较小者所对应的目标框;
将所述第一目标框序列和所述第二目标框序列按照所述视频帧帧号顺序连接为一个新的目标框序列。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取相邻的第一目标框序列和第二目标框序列,包括:
获取相邻的第一视频帧序列和第二视频帧序列,所述第一视频帧序列和第二视频序列分别包含与相同视频帧帧号对应的视频帧,所述第一视频帧序列与所述第一目标框序列相对应,所述第二视频帧序列与所述第二目标框序列相对应;
对每个所述视频帧序列执行如下操作来获取与之对应的目标框序列,包括:
将所述视频帧序列输入到预先训练得到的特征提取网络,输出与所述视频帧序列对应的特征图像;
将所述特征图像按照所述视频帧序列所包含的视频帧的帧数分成多个子特征图像;
将所述多个子特征图像输入到预先训练得到的区域候选网络和目标检测网络,以输出与所述视频帧序列对应的目标框序列,所述区域候选网络是通过所述特征图像预先训练得到的。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将所述多个子特征图像输入到预先训练得到的区域候选网络和目标检测网络,以输出与所述视频帧序列对应的目标框序列,包括:
将每个所述子特征图像输入到所述区域候选网络和目标检测网络,以输出每个所述子特征图像所包含的至少一个目标框,以及与每个所述目标框一一对应的分类值;
对与每个视频帧序列相对应的多个所述子特征图像,计算相邻的两个所述子特征图像所包含的目标框之间的第二IOU值,以确定与所述视频帧序列对应的待筛选目标框序列集合,所述待筛选目标框序列集合包括至少一个待筛选目标框序列;
对所述待筛选目标框序列集合进行非极大抑制处理,以确定与所述视频帧序列对应的目标框序列。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述对所述待筛选目标框序列集合进行非极大抑制处理,以确定与所述视频帧序列对应的目标框序列,包括:
计算任意两个所述待筛选目标框序列的第三IOU值;
计算每个所述待筛选目标框序列的序列分类值;
基于所述第三IOU值和所述序列分类值,在所述待筛选目标框序列集合中确定与所述视频帧序列对应的目标框序列。
7.根据权利要求1-6任一所述的方法,其特征在于,在将所述第一目标框序列和所述第二目标框序列按照所述视频帧帧号顺序连接为一个新的目标框序列之后,所述方法还包括:
更新所述新的目标框序列对应的的序列分类值。
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