[发明专利]图像检测、行驶控制方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像检测方法，其特征在于，包括：

根据待检测图像生成多通道特征数据；

将所述多通道特征数据中每个通道的特征数据分别进行压缩，生成压缩特征向量；

根据所述压缩特征向量生成全局特征向量，所述全局特征向量中包含所述待检测图像的全局信息；

基于所述全局特征向量和所述多通道特征数据，确定所述待检测图像对应的检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多通道特征数据中每个通道的特征数据分别进行压缩，生成压缩特征向量，包括：

对所述多通道特征数据进行降维处理，生成降维后的多通道特征数据；

将所述降维后的多通道特征数据中每个通道的特征数据分别进行压缩，生成所述压缩特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述降维后的多通道特征数据中每个通道的特征数据分别进行压缩，生成所述压缩特征向量，包括：

基于全局池化操作对所述降维后的多通道特征数据中每个通道的特征数据分别进行压缩处理，生成所述压缩特征向量。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多通道特征数据进行降维处理，生成降维后的多通道特征数据，包括：

利用卷积参数不同的卷积操作分别对所述多通道特征数据进行第一降维处理和第二降维处理，生成第一降维处理后的第一多通道特征数据、和第二降维处理后的第二多通道特征数据；

所述将所述降维后的多通道特征数据中每个通道的特征数据分别进行压缩，生成所述压缩特征向量，包括：

计算所述第一多通道特征数据和所述第二多通道特征数据的哈达玛积，得到中间多通道特征数据；

针对所述中间多通道特征数据中每个通道的特征数据，将该通道的特征数据求和，得到该通道对应的特征值；

所述中间多通道特征数据中每个通道对应的特征值，构成所述压缩特征向量。

5.根据权利要求1～4任一所述的方法，其特征在于，根据所述压缩特征向量生成全局特征向量，包括：

对所述压缩特征向量进行分组，得到多个局部特征向量；

根据多个局部特征向量，生成全局特征向量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述压缩特征向量进行分组，得到多个局部特征向量，包括：

按照设置的组数，沿着特征的通道方向将所述压缩特征向量划分为多个局部特征向量。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据多个局部特征向量，生成全局特征向量，包括：

基于所述多个局部特征向量、以及基于样本数据训练得到的权重矩阵和邻接矩阵，生成全局特征向量，其中，所述权重矩阵用于表征所述多个局部特征向量之间的关联程度，所述邻接矩阵用于表征所述多个局部特征向量之间的连接关系。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，基于所述多个局部特征向量、以及基于样本数据训练得到的权重矩阵和邻接矩阵，生成全局特征向量，包括：

将设置的单位矩阵与所述邻接矩阵相减，得到第一中间矩阵；

将所述权重矩阵、所述多个局部特征向量、和所述第一中间矩阵进行矩阵乘法，生成第二中间矩阵；

基于设置的激活函数和所述第二中间矩阵，生成所述全局特征向量。

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据多个局部特征向量，生成全局特征向量，包括：

利用设置的卷积参数不同的第一卷积操作、第二卷积操作、和第三卷积操作分别对划分后的多个局部特征向量进行特征提取处理，生成第一特征矩阵、第二特征矩阵和第三特征矩阵；其中，所述第一卷积操作和所述第二卷积操作用于确定所述多个局部特征向量之间的相似度；所述第三卷积操作用于确定所述多个局部特征向量之间的关联程度；

基于所述第一特征矩阵和所述第二特征矩阵生成相似度矩阵；

基于所述相似度矩阵、所述第三特征矩阵、和设置的激活函数，生成所述全局特征向量。