[发明专利]一种基于图像序列上下文信息的候选框选择方法在审

专利信息
申请号: 202011391596.4 申请日: 2020-12-02
公开(公告)号: CN112801934A 公开(公告)日: 2021-05-14
发明(设计)人: 袁夏;王亚宁;赵春霞 申请(专利权)人: 南京理工大学
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06K9/62
代理公司: 南京理工大学专利中心 32203 代理人: 王玮
地址: 210094 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 图像 序列 上下文 信息 候选 选择 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于图像序列上下文信息的候选框选择方法,包括以下步骤:首先对于当前帧及其相邻的前后帧得到的所有候选框按类别标签进行分类,然后遍历当前帧中的每一个候选框,对当前帧的每一个候选框分别在其前一帧和后一帧中找到所有与其类别相同的候选框,计算它与这些候选框的交并比,并根据交并比的结果对其置信度进行重新评分,如果交并比大于预设阈值,则相应提高其置信度得分。反之,则降低其置信度评分。最后根据新的置信度得分来选择候选框。通过这种基于图像序列上下文信息对当前帧候选框重新打分的方法选择候选框,可以有效地降低目标检测过程中漏检和错检的发生,提高了检测的准确率。

技术领域

本发明属于图像目标检测领域,特别是一种基于图像序列上下文信息的候选框选择方法。

背景技术

基于深度学习方法的图像目标检测方法通过对单张图像进行检测时会产生很多候选框,这些候选框通过网络预测得到的置信度进行筛选,大于置信度阈值的保留,小于置信度阈值的则删除,最终得到目标候选框。但是对于图像序列而言,相邻帧之间存在时空上下文关系,如果对于图像序列进行逐帧的检测,则没有用到这种丰富的上下文信息,容易造成漏检和错检。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于图像序列上下文信息的候选框选择方法,能够较好的利用图像序列之间的时空关系解决目标检测过程中预测候选框的选择问题。

实现本发明目的的技术解决方案为:

一种基于图像序列上下文信息的候选框选择方法,包括以下步骤:

1、对当前帧及其相邻的前一帧、后一帧检测得到的候选框分别按类别进行分类;

2、遍历当前帧中的每一个候选框,对当前帧的每一个候选框与前一帧和后一帧中同类别的候选框匹配,计算交并比;

3、根据当前帧候选框与前后帧候选框的匹配情况,对当前帧的候选框的置信度进行重打分;

4、对重新评分后的当前帧的候选框按置信度选择保留或去除,输出当前帧的所有的保留下来的候选框。

本发明与现有技术相比,其显著优点为:

1、利用了图像序列的上下文信息,基于相邻帧间的时空关系,对当前帧图像的候选框置信度进行更为合理的重新评分。

2、计算量少,不需要引入额外的信息,仅需要计算当前帧候选框与前一帧和后一帧候选框的交并比,就可以根据公式转换得到新的置信度评分。

附图说明

图1为本发明一种基于图像序列上下文信息的候选框选择方法流程图。

具体实施方式

本发明的主要过程是,在图像序列目标检测的候选框选择过程中,根据图像序列中当前帧与邻近的前后帧之间预测候选框的交并比,对当前候选框的置信度进行重新评分并对根据得分对候选框进行选择。

下面结合说明书附图对本发明作进一步说明。

如图1所示,本发明一种基于图像序列上下文信息的候选框选择方法,包括以下步骤:

步骤1、对当前帧及其相邻的前一帧、后一帧检测得到的候选框分别按类别进行分类。设图像序列每一帧检测的所有候选框的集合对应一个特征矩阵,

设特征矩阵的形式为其大小为 N*(C+4),N为特征图包含的候选框个数,C为检测的类别总数,特征矩阵每一行对应一个候选框,每个候选框形式为:

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