[发明专利]目标物的特征检测方法和装置

说明书

本发明提供了一种目标物的特征检测方法和装置，涉及图像特征检测的技术领域，获得在目标区域中采集的目标物图片；并行处理多个所述目标物图片，识别所述目标物图片中的第一特征；保存所述目标物图片中识别的所述第一特征为第一特征图片；在检测界面中展示多个所述第一特征图片；从所述检测界面中并行筛选所述第一特征图片中具有第二特征的第二特征图片；提取筛选的所述第二特征图片，通过并行识别第一图片，并辅助确认第一特征图片中第二特征的方式，极大提高了检测效率。

技术领域

本发明涉及图像目标检测的技术领域，尤其是涉及一种目标物的特征检测方法和装置。

背景技术

随着科学技术的发展，深度学习算法广泛应用于图像目标检测的领域中，通过训练模型从图像中识别出目标特征，来实现对相应目标对象进行检测的目的。

然而，在一些实际应用场合中，首先，目标对象的图像特征可能并不固定，例如对于雌雄同株的作物来说，存在雄穗的可能作为父本，也可能作为母本，基于深度学习算法仅能识别雄穗的存在，而无法准确识别出当前存在雄穗的是父本植株还是母本植株。另外，该用于识别的图像由于光线、目标对象存在相互遮挡等采集环境因素，也不利于算法的图像特征准确识别。基于前述情况，其特征无法得到准确检测，当前一般采用人工方式直接至田间检测特征，工作量大、效率低下、成本较高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种目标物的特征检测方法和装置，通过并行识别第一特征图片，并通过并行级联识别第一特征图片中的第二特征，从而实现目标物特征的检测，提高检测准确率和检测效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种目标物的特征检测方法，包括：

获得在目标区域中采集的目标物图片；

并行处理多个所述目标物图片，识别所述目标物图片中的第一特征；

保存所述目标物图片中识别的所述第一特征为第一特征图片；

在检测界面中展示多个所述第一特征图片；

从所述检测界面中并行筛选所述第一特征图片中具有第二特征的第二特征图片；

提取筛选的所述第二特征图片。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，获得在目标区域中采集的目标物图片的步骤，包括：

批量上传采集到的所述目标物图片，其中，所述目标物图片通过相同的方法在所述目标区域中采集，所述目标区域为抽样区域。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，并行处理多个所述目标物图片，识别所述目标物图片中的第一特征的步骤，包括：

通过第一特征模型并行识别多个所述目标物图片中的第一特征，所述第一特征模型是预先经过深度学习历史第一特征图片习得的。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，从所述检测界面中并行筛选所述第一特征图片中具有第二特征的第二特征图片的步骤，包括：

响应于第一操作指令，通过并行识别的方式确定所述第一特征图片中具有第二特征的第二特征图片，其中，所述操作指令包括以下一种或多种：人工并行选择所述第二特征图片、人工并行删除第二特征图片、人工并行逆选所述第二特征图片。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，在检测界面中展示多个所述第一特征图片的步骤，包括：

根据图像参数对多个所述第一特征图片进行排序，并按照顺序同时展示于检测界面，其中，图像参数包括RGB参数、HSV参数和图像纹理参数。