[发明专利]多目标检测网络的构建方法、多目标检测方法及装置

权利要求书

1.一种多目标检测网络的构建方法，其特征在于，包括：

确定目标对象的双目信息和模拟驾驶环境的环境信息；

基于所述双目信息和所述环境信息，建立视觉检索区域子网络；其中，所述视觉检索区域子网络用于从真实驾驶场景中确定第一核心区域和所述第一核心区域对应的第一区域权重；其中，所述第一核心区域为所述真实驾驶场景中各个邻近视认点间的距离小于阈值的视认点集合所在的区域；

基于所述双目信息和所述环境信息，建立视觉检索策略子网络；其中，所述视觉检索策略子网络用于确定所述真实驾驶场景中待视认对象的第一重要等级和第一视认顺序；

基于所述视觉检索区域子网络和所述视觉检索策略子网络，构建多目标检测网络；其中，所述多目标检测网络用于对真实驾驶场景中的待视认对象进行检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述双目信息和所述环境信息，建立视觉检索区域子网络的步骤，包括：

基于所述双目信息和所述环境信息，确定所述目标对象的视线点信息；

从所述视线点信息中提取目标视认点；

利用聚类算法对所述目标视认点进行处理，得到所述目标视认点在所述模拟驾驶环境中所在的第二核心区域和所述第二核心区域对应的第二区域权重；

基于所述模拟驾驶环境中的第二核心区域和所述第二核心区域对应的第二区域权重，建立视觉检索区域子网络。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述双目信息和所述环境信息，建立视觉检索策略子网络的步骤，包括：

对所述双目信息进行多尺度几何分析和谐波分析，得到所述模拟驾驶环境中的待视认对象的第二重要等级；

对目标视认点进行时域分析，得到所述模拟驾驶环境中的待视认对象的第二视认顺序；

基于所述第二重要等级和所述第二视认顺序，建立视觉检索策略子网络。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述视觉检索区域子网络和所述视觉检索策略子网络，构建多目标检测网络的步骤，包括：

根据预先建立的机器学习架构和所述视觉检索区域子网络，建立单目标检测网络；其中，所述机器学习架构是利用Fast R-CNN算法建立得到的；所述单目标检测网络用于检测所述真实驾驶场景中的待视认对象；

基于所述单目标检测网络和所述视觉检索策略子网络，构建多目标检测网络。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据预先建立的机器学习架构和所述视觉检索区域子网络，建立单目标检测网络的步骤，包括：

利用Petri网离散系统建模算法，基于所述视觉检索区域子网络，建立视觉检索网络库；其中，所述视觉检索网络库包括第二核心区域和所述第二核心区域对应的第二区域权重；

利用所述视觉检索网络库对预先建立的机器学习架构进行训练，得到单目标检测网络。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述单目标检测网络和所述视觉检索策略子网络，构建多目标检测网络的步骤，包括：

基于所述视觉检索策略子网络，建立多目标检测层级架构；其中，所述多目标检测层级架构用于确定所述真实驾驶场景中的待视认对象的重要等级，并基于所述重要等级对所述真实驾驶场景中的待视认对象进行视认处理；

结合所述单目标检测网络和所述多目标检测层级架构，得到目标检测网络。

7.一种多目标检测方法，其特征在于，包括：

采用多目标检测网络对目标对象所处的真实驾驶场景中的待视认对象进行检测，得到多目标检测结果；其中，所述多目标检测网络是基于如权利要求1-6任一项所述的方法构建得到的。