[发明专利]一种图像检测方法、图像检测装置、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，所述方法包括：

根据被检测图像获取缩放图像和填充图像；

将所述缩放图像和所述填充图像进行拼接处理，以获取拼接图像；

将所述拼接图像作为输入图像，输入至预设的目标检测模型，以获取目标对象的候选框、候选框位置的置信度和所述置信度对应的可靠程度；

根据所述候选框位置的置信度和所述置信度对应的可靠程度，从所述候选框确定出所述目标对象的最终检测框。

2.如权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，所述根据被检测图像获取缩放图像和填充图像，包括：

确定所述被检测图像的长宽比例是否符合所述目标检测模型的输入图像长宽比例；

若所述被检测图像的长宽比例为不符合所述输入图像长宽比例，则对所述被检测图像进行等比例缩放，以获取缩放图像；其中，所述等比例缩放的缩放倍数由所述被检测图像的长宽比例和所述输入图像长宽比例确定；

对所述缩放图像中的预设区域进行复制，以获取复制图像；

确定填充图像的长宽，将所述复制图像放大至所述填充图像的长宽，以获取所述填充图像。

3.如权利要求2所述的图像检测方法，其特征在于，所述对所述被检测图像进行等比例缩放，以获取缩放图像，包括：

将所述被检测图像的长度除以所述输入图像长度，以获取所述缩放倍数；

按照所述缩放倍数对所述被检测图像进行等比例缩放，以获取所述缩放图像。

4.如权利要求2所述的图像检测方法，其特征在于，所述确定填充图像的长宽，包括：

将所述输入图像长度作为所述填充图像的长度；

将所述输入图像宽度减去所述缩放图像的宽度，以确定所述填充图像的宽度。

5.如权利要求2所述的图像检测方法，其特征在于，所述将所述缩放图像和所述填充图像进行拼接处理，以获取拼接图像，包括：

获取所述缩放图像的预设区域与所述填充图像的权重比例；

根据所述权重比例对所述缩放图像和所述填充图像进行加权融合，以获取所述拼接图像。

6.如权利要求5所述的图像检测方法，其特征在于，所述获取所述缩放图像的预设区域与所述填充图像的权重比例，包括：

确定所述复制图像的宽度与所述填充图像的宽度的比值；

将所述复制图像的宽度与所述填充图像的宽度的比值作为所述权重比例。

7.如权利要求1-6任一项所述的图像检测方法，其特征在于，所述目标检测模型为通过已标注训练图像进行训练得到，包括：

获取训练图像集和验证图像集，所述训练图像集包括所述已标注训练图像；

通过所述已标注训练图像对预设神经网络模型进行训练；

将所述验证图像集的验证图像输入至所述预设神经网络模型中，以获取所述预设神经网络模型输出的检测目标对应的检测框位置的置信度和所述检测框位置的置信度的可靠程度；

根据所述检测框位置的置信度和所述检测框位置的置信度的可靠程度，获取损失函数值；

根据所述损失函数值对所述预设神经网络模型的模型参数进行调整并继续训练，直至所述预设神经网络模型满足收敛条件时结束训练，以得到所述目标检测模型。

8.如权利要求1-6任一项所述的图像检测方法，其特征在于，所述根据所述候选框位置的置信度和所述置信度对应的可靠程度，从所述候选框确定出所述目标对象的最终检测框，包括：

在所述候选框中，确定是否存在候选框位置的置信度大于第一预设阈值，且所述置信度对应的可靠程度大于第二预设阈值的目标候选框；

若确定存在所述候选框位置的置信度大于所述第一预设阈值，且所述置信度对应的可靠程度大于所述第二预设阈值的目标候选框，则将所述目标候选框作为所述目标对象的最终检测框。