[发明专利]对象检测方法、对象检测设备、终端设备、以及介质

说明书

本公开提供一种对象检测方法。该方法包括：(101)获取场景的场景图像；(102)获取场景的三维点云；(103)将场景图像分割为多个子区域；(104)根据三维点云合并多个子区域以生成多个候选区域；(105)对多个候选区域执行对象检测，以确定场景图像中待检测的目标对象。另外，本公开还提供了一种对象检测设备、终端设备、和介质。

相关申请的交叉参考

本申请要求于2019年12月12日向美国专利商标局提交的申请号为62/947,372的美国专利申请的优先权和权益，其全部内容通过引用并入本文。

技术领域

本公开涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种对象检测方法、对象检测设备、终端设备、及介质。

背景技术

通过对象检测，可以检测出图像中的人脸或者汽车等对象，这在图像识别技术领域中得到了广泛的应用。

当前，主流的对象检测方法包括两个阶段。第一阶段是基于图像通过使用候选区域生成方法提取可包括对象的多个区域(即，候选区域)。第二阶段是对提取的候选区域进行特征提取，然后通过分类器识别候选区域中的对象的类别。

在相关技术中，在对象检测期间，第一阶段通常采用选择性搜索、深度学习等方法来生成候选区域，这可能生成不合理的冗余候选区域。因此，在对候选区域进行后续特征提取等过程中，由于存在冗余的候选区域，容易造成计算资源和计算时间的浪费。

发明内容

本公开的实施例提供了一种对象检测方法、对象检测设备、终端设备和计算机可读存储介质，用于解决相关技术中的以下技术问题。相关技术中的对象检测方法可能产生一些不合理的冗余候选区域，这可能导致对候选区域进行后续特征提取等过程中计算资源和计算时间的浪费。

为此，第一方面的实施例提供了一种对象检测方法。该方法包括：获取场景的场景图像；获取场景的三维点云；将场景图像分割为多个子区域；根据三维点云合并多个子区域以生成多个候选区域；以及对多个候选区域执行对象检测，以确定场景图像中待检测的目标对象。

第二方面的实施例提供了一种对象检测设备。该设备包括：第一获取模块，被配置为获取场景的场景图像；第二获取模块，被配置为获取场景的三维点云；分割模块，被配置为将场景图像分割为多个子区域；合并模块，被配置为根据三维点云合并多个子区域以生成多个候选区域；以及检测模块，被配置为对多个候选区域执行对象检测，以确定场景图像中待检测的目标对象。

第三方面的实施例提供了一种终端设备，包括：存储器、处理器和存储在存储器中并且可由处理器执行的计算机程序。当处理器执行计算机程序时，实现根据第一方面的实施例的对象检测方法。

第四方面的实施例提供了一种计算机可读存储介质，其内存储有计算机程序。当计算机程序被处理器执行时，实现根据第一方面的实施例的对象检测方法。

本公开公开的技术方案具有如下有益效果。

本公开的实施例的对象检测方法，在将场景图像分割为多个子区域后，根据场景的三维点云将多个子区域合并，以生成多个候选区域，使得生成的候选区域更加准确，大大减少了生成的候选区域的数量。由于减少了生成的候选区域的数量，减少了计算时间，后续的候选区域的特征提取等消耗较少的计算资源，从而节省了对象检测的计算时间和计算资源，提高了对象检测的效率。

附图说明

从以下参考附图的描述中，本公开的实施例的上述和/或另外的方面和优点将变得明显并且更容易理解，其中：

图1为根据本公开的实施例的对象检测方法的流程图。

图2为根据本公开的实施例的对象检测方法的流程图。

图3是根据本公开的实施例的合并子区域的方法的示意图。

图4是根据本公开的实施例的对象检测设备的框图。