[发明专利]目标物检测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种目标物检测方法，包括：对原始图像集进行目标物粗定位，得到原始图像集中每张图像的目标物定位置信度，根据目标物定位置信度进行置信度分析，从所述原始图像集中选取若干张图像作为标准图像，对所述标准图像进行目标物初检，得到目标物的初检分数，根据所述初检分数及所述目标物定位置信度从所述标准图像中挑选出候选图像，对所述候选图像进行目标物终检，利用预设的投票机制从目标物终检结果中筛选出最终目标物。此外，本发明还涉及区块链技术，所述最终目标物可存储在区块链的节点中。本发明还提出一种目标物检测装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决目标物检测准确率较低的问题。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种目标物检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目标物检测在各个领域有着广泛的应用。比如，在肿瘤检测中，对于医疗影像中的肿瘤进行定位是癌症检查与临床治疗流程中重要的一环。现有的方式为使用一个检测网络针对所有肿瘤进行2D的定位，然而临床治疗中，仅需要找到主要肿瘤，对主要肿瘤所在的主要层面进行定位(key ROI)即可，使用单一检测网络完成肿瘤定位的临床操作使得肿瘤识别准确率较低。

发明内容

本发明提供一种目标物检测方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决目标物检测准确率较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种目标物检测方法，包括：

利用预构建的图像分类网络对原始图像集进行目标物粗定位，并得到所述原始图像集中每张图像的目标物定位置信度；

根据所述目标物定位置信度对所述原始图像集进行置信度分析，基于所述置信度分析从所述原始图像集中选取若干张图像作为标准图像；

利用预构建的图像检测网络对所述标准图像进行目标物初检，得到目标物初检结果，并基于所述目标物初检结果计算所述目标物的初检分数；

根据所述初检分数及所述目标物定位置信度从所述标准图像中挑选出候选图像；

利用所述图像检测网络对所述候选图像进行目标物终检，得到目标物终检结果，并利用预设的投票机制从所述目标物终检结果中筛选出最终目标物。

可选地，所述利用预构建的图像分类网络对原始图像集进行目标物粗定位，并得到所述原始图像集中每张图像的目标物定位置信度，包括：

对获得的目标物图像进行分层，得到由多个图像层组成的原始图像集；

利用所述预构建的图像分类网络逐层对所述原始图像集中的每张图像进行二分类预测，得到每张图像的目标物定位置信度。

可选地，所述根据所述目标物定位置信度对所述原始图像集进行置信度分析，基于所述置信度分析从所述原始图像集中选取若干张图像作为标准图像，包括：

利用所述图像层的层方向及所述目标物定位置信度构建坐标轴，并在所述坐标轴中绘制定位置信度曲线；

计算所述定位置信度曲线中每个峰值对应的半高宽值；

以所述半高宽值所在的原始图像层为起始与结束层，获取在所述起始与结束层之间的图像层作为所述标准图像。

可选地，所述利用预构建的图像检测网络对所述标准图像进行目标物初检，得到目标物初检结果，并基于所述目标物初检结果计算所述目标物的初检分数，包括：

利用预构建的图像检测网络对所述标准图像进行目标物初检，得到所述目标物初检结果，其中，所述目标物初检结果包括候选框及所述候选框对应的置信度；

对所述候选框进行归一化处理，并基于所述候选框对应的置信度，得到所述标准图像的初检分数。