[发明专利]一种物品检测方法、装置、终端及存储介质有效
| 申请号： | 202110429795.8 | 申请日： | 2021-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN113128408B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 黄惠;沈定国 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 朱阳波 |
| 地址： | 518061 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 物品 检测 方法 装置 终端 存储 介质 | ||
本发明公开了一种物品检测方法、装置、终端及存储介质，方法包括：接收待检测图像，获取所述待检测图像的初始金字塔特征；根据所述初始金字塔特征获取可变形卷积参数，根据所述初始金字塔特征和所述可变形卷积参数获取第一金字塔特征；根据所述第一金字塔特征提取感兴趣区域，根据所述第一金字塔特征的每一层特征图分别与所述感兴趣区域的相关性对所述感兴趣区域进行特征信息补充，得到所述感兴趣区域的输出特征图；根据所述输出特征图获取物品检测结果。本发明能够提升物品检测的准确性。
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种物品检测方法、装置、终端及存储介质。
背景技术
包裹X光限制品监测是日常包裹物流行业及安防行业的重要环节，随着线上购物的普及和快速发展，线上物流包裹数量已经远超人工可以处理的范围。目前已有通过神经网络对X光图像进行目标检测来进行限制品监测，但是现有的目标检测网络对大目标的检测效果要远好于对小目标的检测，检测精度不高。
因此，现有技术还有待改进和提高。
发明内容
针对现有技术的上述缺陷，本发明提供一种物品检测方法、装置、终端及存储介质，旨在解决现有技术中目标检测网络检测精度不高的问题。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：
本发明的第一方面，提供一种物品检测方法，所述方法包括：
接收待检测图像，获取所述待检测图像的初始金字塔特征；
根据所述初始金字塔特征获取可变形卷积参数，根据所述初始金字塔特征和所述可变形卷积参数获取第一金字塔特征；
根据所述第一金字塔特征提取感兴趣区域，根据所述第一金字塔特征的每一层特征图分别与所述感兴趣区域的相关性对所述感兴趣区域进行特征信息补充，得到所述感兴趣区域的输出特征图；
根据所述输出特征图获取物品检测结果。
所述的物品检测方法，其中，所述根据所述初始金字塔特征获取可变形卷积参数，包括：
对所述初始金字塔特征的目标层的特征图，分别采用至少一种联合卷积后得到至少一张中间特征图；
对所述至少一张中间特征图进行融合后得到所述中间金字塔的目标层的特征图；
根据所述中间金字塔特征获取所述可变形卷积参数；
其中，所述联合卷积通过尺寸分别为1xj和jx1的两个卷积核实现，j为正整数。
所述的物品检测方法，其中，所述可变形卷积参数包括可变形卷积的自适应偏置坐标；所述根据所述初始金字塔特征和所述可变形卷积参数获取第一金字塔特征，包括：
根据所述可变形卷积参数和第一预设公式对所述中间金字塔特征的每一层特征图进行可变形卷积，得到所述第一金字塔特征；
其中，所述第一预设公式为：
其中，为所述第一金字塔特征的第l层特征图上坐标为p的像素点的像素值，wpn为可变形卷积的权重，Dl(p+pn+Δpn)为所述中间金字塔特征的第l层的特征图上坐标为p+pn+Δpn的像素点的像素值，pn为可变形卷积的固定初始偏置坐标，Δpn为可变形卷积的自适应偏置坐标。
所述的物品检测方法，其中，所述根据所述第一金字塔特征的每一层特征图分别与所述感兴趣区域的相关性对所述感兴趣区域进行特征信息补充，得到所述感兴趣区域的输出特征图，包括：
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