[发明专利]大尺寸图像目标检测方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种大尺寸图像目标检测方法，其特征在于，包括：

对原图像进行预处理，得到若干组小图像；所述原图像为大尺寸图像，所述大尺寸图像指的是所包含的像素数在100万像素以上的图像；

将所述若干组小图像输入目标检测网络进行批量目标检测，得到每个所述小图像的检测结果；

对所述小图像的检测结果进行筛选；

将筛选后的检测结果映射回所述原图像，得到所述原图像的目标检测结果；

所述对原图像进行预处理，得到若干组小图像，包括：将原图像分割为多个小图像；对所述多个小图像进行分组，得到若干组小图像；

所述将原图像分割为多个小图像，包括：将所述原图像按照预设分割尺寸和预设重叠区域尺寸分割成多个大小相同的小图像；

所述目标检测网络包括更快区域卷积神经网络；所述更快区域卷积神经网络包括依次连接的骨干网、区域生成网络、Proposal层、感兴趣区域池化层和回归修正分类层，所述感兴趣区域池化层与所述骨干网相连接；

所述将所述若干组小图像输入目标检测网络进行批量目标检测，得到每个所述小图像的检测结果，包括：

将每组所述小图像输入所述骨干网中，得到每一所述小图像的特征图；

将所述特征图分别输入所述区域生成网络和所述感兴趣区域池化层中；

通过所述区域生成网络得到每一所述小图像的候选框；

通过所述Proposal层对所述候选框进行筛选；

将经过筛选的候选框输入所述感兴趣区域池化层与所述小图像的特征图同时进行池化；

将经过池化的特征图和候选框一同送入回归修正分类层，得到每一所述小图像的检测结果；

在所述将经过筛选的候选框输入所述感兴趣区域池化层与所述小图像的特征图同时进行池化之前，所述方法还包括：对所述小图像的检测结果进行连续存储，为每一所述小图像的检测结果设置一索引标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述Proposal层对所述候选框进行筛选，包括：

去除置信度分值低于预设阈值的候选框；所述置信度分值是通过所述区域生成网络得到的；

根据置信度分值对剩余的候选框进行排序，选出置信度分值排名前预设值个候选框；

对所述前预设值个候选框进行边界处理，消去超出图像边界的部分；

通过非线性极大值抑制算法对经过边界处理后的候选框进行筛选；

存储经过筛选后得到的候选框。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述小图像的检测结果进行筛选，包括：

从所述小图像的检测结果中删除置信度分值低于预设阈值的候选框；所述置信度分值是通过所述区域生成网络得到的；

对所述小图像的检测结果中的剩余的候选框，根据置信度分值进行排序，选出分值排名前预设数值个候选框；

对所述前预设数值个候选框进行边界处理，消去超出图像边界的部分；

使用非线性极大值抑制算法，根据所述置信度分值和交并比值对经过边界处理后的候选框进行筛选，筛选出满足预设得分阈值条件和预设交并比阈值条件的候选框。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将筛选后的检测结果映射回所述原图像，得到所述原图像的目标检测结果，包括：

根据分割前在所述原图像中的位置，将所述满足预设得分阈值条件和预设交并比阈值条件的候选框映射回所述原图像中去，得到所述候选框在所述原图像中的坐标；所述原图像的目标检测结果包括所有候选框在所述原图像中的坐标。