[发明专利]图像中目标物位置检测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明涉及图像处理技术，揭露了一种图像中目标物位置检测方法，包括：对获取的训练图像集进行图像增强和前景及背景区域分割，得到分割图像集；对分割图像集的背景区域进行图像填充，得到填充图像集；对填充图像集中的每张图像进行图像扩展，得到扩展图像集；构建位置识别网络模型，利用扩展图像集对位置识别网络模型进行目标物位置识别训练；获取待识别图像，利用训练后的位置识别网络模型对待识别图像进行目标物位置识别，得到目标物位置识别结果。此外，本发明还涉及区块链技术，所述训练图像集可存储于区块链的节点。本发明还提出一种图像中目标物位置检测装置、设备以及介质。本发明可以解决现有目标物位置识别模型的精确度不高的问题。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像中目标物位置检测方 法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着计算机视觉的发展，越来越多的场合需要对图像进行分析处理以实 现从图像中获取需要的信息。例如，发生交通事故时，人们从事故发生地获 取交通事故发生时的行车图像，利用图像处理技术对所述行车图像进行分析， 得到图像中车辆的位置、轨迹等信息，从而判断交通事故发生的原因、责任 归属。

现有的对于图像中目标物(如车辆)位置的检测方法多为利用包含目标 物的现有图像直接对图像识别网络进行训练，但由于现有图像中的目标物可 能存在模糊、重叠、发生形变等因素，导致利用现有图像直接训练出的模型 在对图像进行识别时的精确度不高。

发明内容

本发明提供一种图像中目标物位置检测方法、装置及计算机可读存储介 质，其主要目的在于解决现有目标物位置识别模型的精确度不高的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种图像中目标物位置检测方法，包括：

获取包含目标物的训练图像集，对所述训练图像集进行图像增强，得到 增强图像集；

将所述增强图像集进行前景及背景的区域分割，得到分割图像集，其中， 所述分割图像集中的每张图像中包括前景区域及背景区域；

对所述分割图像集中每张图像的背景区域进行图像填充，得到填充图像 集；

对所述填充图像集中的每张图像进行图像扩展，得到扩展图像集；

利用所述扩展图像集对预先构建的位置识别网络模型进行目标物位置识 别训练，得到训练完成的位置识别网络模型；

获取待识别图像，利用所述训练完成的位置识别网络模型对所述待识别 图像进行目标物位置识别，得到目标物位置识别结果。

可选地，所述对所述训练图像集进行图像增强，得到增强图像集，包括：

遍历并获取所述训练图像集的像素点；

利用预设的像素滤波器对所述像素点进行像素滤波处理，得到滤波图像 集；

对所述滤波图像进行局部纹理加深，得到增强图像集。

可选地，所述对所述滤波图像集进行局部纹理加深，得到增强图像集， 包括：

用n×n的图像窗口在所述滤波图像集中依次执行区域选择，得到多个图 像区域，根据每个所述图像区域的中心像素以及所述中心像素的邻域像素， 利用预设算法计算每个所述图像区域的中心像素的二进制码元；

根据得到的所述二进制码元对所述中心像素进行像素归一化，得到增强 图像集。

可选地，所述根据每个所述图像区域的中心像素以及所述中心像素的邻 域像素，利用预设算法计算每个所述图像区域的中心像素的二进制码元，包 括：

利用如下算法计算所述图像区域的中心像素的二进制码元