[发明专利]用于检测行人的方法和装置

说明书

本申请实施例公开了用于检测行人的方法和装置，涉及行人检测领域。上述方法的一具体实施方式包括：获取目标图像；对目标图像进行剪裁处理，得到第一剪裁图像；提取第一剪裁图像的特征，得到特征图；对特征图进行剪裁处理，得到第二剪裁图像；识别第二剪裁图像中的行人，得到行人的检测结果。该实施方式减少了图像的计算量，降低了对计算资源的使用量，能够更方便的落地在硬件水平较低的移动端。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及自动驾驶领域，具体涉及用于检测行人的方法和装置。

背景技术

随着行人检测算法准确度的不断进步以及车机端对小计算量的行人检测的迫切需求，有越来越多的行人检测算法置于移动端。这些移动端的硬件水平较低，计算能力较差。由于目前效果较好的行人检测算法都是使用深度学习技术，深度学习算法往往需要大量的计算资源。这些深度学习算法往往不能在硬件水平较低的移动端运行。

发明内容

本申请实施例提出了用于检测行人的方法和装置。

根据第一方面，提供了一种用于检测行人的方法，包括：获取目标图像；对上述目标图像进行剪裁处理，得到第一剪裁图像；提取上述第一剪裁图像的特征，得到特征图；对上述特征图进行剪裁处理，得到第二剪裁图像；识别上述第二剪裁图像中的行人，得到行人的检测结果。

根据第二方面，提供了一种用于检测行人的装置，包括：图像获取单元，被配置成获取目标图像；第一剪裁单元，被配置成对上述目标图像进行剪裁处理，得到第一剪裁图像；特征提取单元，被配置成提取上述第一剪裁图像的特征，得到特征图；第二剪裁单元，被配置成对上述特征图进行剪裁处理，得到第二剪裁图像；行人检测单元，被配置成识别上述第二剪裁图像中的行人，得到行人的检测结果。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行，使得上述一个或多个处理器实现如第一方面任一实施例所描述的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面任一实施例所描述的方法。

根据本申请的技术解决了现有的行人检测算法计算量大的问题，通过对目标图像进行剪裁处理，减少了图像的计算量，降低了对计算资源的使用量，能够更方便的落地在硬件水平较低的移动端。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于检测行人的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据图2所示的第一实施例的应用场景的示意图；

图4是根据本申请的用于检测行人的方法的一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的用于检测行人的装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。