[发明专利]提升检测神经网络目标检测性能的方法及装置有效
申请号: | 202010835666.4 | 申请日: | 2020-08-18 |
公开(公告)号: | CN112084886B | 公开(公告)日: | 2022-03-15 |
发明(设计)人: | 韦虎;涂治国 | 申请(专利权)人: | 眸芯科技(上海)有限公司 |
主分类号: | G06V40/16 | 分类号: | G06V40/16;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 上海图灵知识产权代理事务所(普通合伙) 31393 | 代理人: | 谢微 |
地址: | 201210 上海*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 提升 检测 神经网络 目标 性能 方法 装置 | ||
1.一种提升检测神经网络目标检测性能的方法,其特征在于包括步骤:
根据目标检测神经网络算法的输入尺寸和原始输入图像尺寸确定扫描用的多个矩形滑动窗的尺寸,所述矩形滑动窗能够按照预设的扫描规则按帧在原始输入图像上移动到不同的位置;
每帧检测时,获取各矩形滑动窗中的滑动窗子图,将滑动窗子图按预设角度旋转并进行缩放处理以生成滑动窗旋转映射子图,将原始输入图像进行缩放处理以生成全图映射子图,所述全图映射子图的分辨率低于滑动窗旋转映射子图的分辨率;
将所述全图映射子图和各矩形滑动窗对应的滑动窗旋转映射子图组合拼接成矩形输入图像并作为检测输入图像;
通过对应输入尺度的目标检测神经网络算法对前述检测输入图像进行检测;
其中,确定扫描用的多个矩形滑动窗的尺寸的步骤为:
步骤110,根据当前设备算力确定所采用的目标检测神经网络算法的输入尺寸,以及对应输入尺寸下算法能检测到目标的最小检测尺寸和最大检测尺寸;
步骤120,按照前述输入尺寸,将检测神经网络算法输入矩形分割成多个矩形子图区,每个矩形子图区大于等于算法能检测的最小检测尺寸;所述矩形子图区包括全图映射子图区和滑动窗映射子图区,所述全图映射子图区的长宽比与原始输入图像的长宽比相同用于显示全图映射子图,所述滑动窗映射子图区用于显示对应的滑动窗旋转映射子图;
其中,各矩形子图区的分割步骤如下,
步骤121,在检测神经网络算法输入矩形上确定所述全图映射子图区的大小:根据最近检测距离L0的目标在原始输入图像上的大小,选择一个初始缩放比例,使得所述原始输入图像上的最近目标缩放后小于等于算法能检测的最大检测尺寸,以便在全图映射子图区上检测到最近距离目标,同时给各滑动窗映射子图区留下足够空间,所述原始输入图像到全图映射子图区的缩放比例确定后,也确定了全图映射子图区上能检测到的最远检测距离L1;
步骤122,在剩下的空间上,选择一个矩形大小区域作为一个滑动窗映射子图区,使得所述原始输入图像上距离L1的目标按预设角度旋转并缩小后能够落在所述滑动窗映射子图区内,并且能够被检测算法检测到;调整缩放比例,使得原始输入图像上最远检测距离L2的目标能被检测到;
步骤123,重复步骤122以确定其他滑动窗映射子图区的大小,将最远检测距离逐步扩大,直到没有合适的空间用来设置为滑动窗映射子图区;
步骤124,重复执行步骤121至步骤123以调整各矩形子图区大小和对应的缩放比例,使得检测距离最远。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于还包括步骤:将各子图的检测结果合并映射到原始输入图像上。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于:检测目标为横立或倒立的目标时,将所述滑动窗子图分别按90度或180度或270度的角度旋转;所述矩形滑动窗的长宽比与前述检测目标的尺寸适配。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:步骤122中,原始输入图像上最远检测距离L2的目标在原始图像上停留所用时间长于滑动窗的一轮扫描时间。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于:所述多个矩形滑动窗的大小和/或长宽比不同;
所述预设的扫描规则为从左往右从上往下顺序匀速扫描全图,或者按照随机移动规则扫描全图,或者按照用户制定的顺序扫描全图。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于:获取各滑动窗子图的检测结果,根据前述检测结果自适应调整矩形滑动窗扫描时的移动速度和/或停留时间。
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