[发明专利]基于人工智能的狗脸关键点检测方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于人工智能的狗脸关键点检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测的宠物狗图像，并调用目标关键点检测模型，所述目标关键点检测模型包括特征提取网络、狗眼关键点检测网络和狗鼻关键点检测网络；

将所述宠物狗图像输入所述特征提取网络进行特征提取，得到分辨率不同的第一目标特征图、第二目标特征图和第三目标特征图；

将所述第一目标特征图、所述第二目标特征图和所述第三目标特征图分别输入所述狗眼关键点检测网络进行处理，得到多个狗眼关键点组和每个所述狗眼关键点组的第一置信度；

将所述第一目标特征图、所述第二目标特征图和所述第三目标特征图分别输入所述狗鼻关键点检测网络进行处理，得到多个狗鼻关键点组和每个所述狗鼻关键点组的第二置信度；

将多个所述狗眼关键点组中所述第一置信度最高所对应的所述狗眼关键点组确定为目标狗眼关键点组；

将多个所述狗鼻关键点组中所述第二置信度最高所对应的所述狗鼻关键点组确定为目标狗鼻关键点组。

2.根据权利要求1所述的狗脸关键点检测方法，其特征在于，所述特征提取网络包括特征提取子网络、第一卷积层、第一上采样层、第一拼接层、第二卷积层、第二拼接层、第二上采样层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层和第六卷积层，所述将所述宠物狗图像输入所述特征提取网络进行特征提取，得到第一目标特征图、第二目标特征图和第三目标特征图，包括：

将所述宠物狗图像输入所述特征提取子网络，得到分辨率不同的第一特征图、第二特征图和第三特征图；

将所述第一特征图输入所述第一卷积层进行卷积，得到第四特征图，将所述第四特征图输入所述第四卷积层进行卷积，得到第一目标特征图；

将所述第四特征图输入所述第一上采样层进行上采样，得到第五特征图；

将所述第二特征图和所述第五特征图输入所述第一拼接层进行拼接，得到第一拼接特征图；

将所述第一拼接特征图输入所述第二卷积层进行卷积，得到第六特征图，将所述第六特征图输入所述第五卷积层进行卷积，得到第二目标特征图；

将所述第六特征图输入所述第二上采样层进行上采样，得到第七特征图；

将所述第三特征图与所述第七特征图输入所述第二拼接层进行拼接，得到第二拼接特征图；

将所述第二拼接特征图输入所述第三卷积层进行卷积，得到第八特征图，将所述第八特征图输入所述第六卷积层进行卷积，得到第三目标特征图。

3.根据权利要求1所述的狗脸关键点检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

将多个所述狗眼关键点组中的所述第一置信度大于或等于第一置信度阈值所对应的所述狗眼关键点组确定为候选狗眼关键点组；

根据各所述候选狗眼关键点组的所述第一置信度，计算第一平均置信度；

确定所述第一平均置信度与各所述候选狗眼关键点组的所述第一置信度之间的第一置信度差值；

将所述第一置信度差值最小所对应的所述候选狗眼关键点组确定为目标狗眼关键点组。

4.根据权利要求1所述的狗脸关键点检测方法，其特征在于，所述目标关键点检测模型还包括狗脸识别网络，所述方法还包括：

将所述第一目标特征图、第二目标特征图和第三目标特征图分别输入所述狗脸识别网络，得到狗脸框的多个位置点组和每个位置点组的第三置信度；

将多个所述位置点组中的所述第三置信度最高所对应的所述位置点组确定为狗脸框的目标位置点组；

从所述宠物狗图像中框选所述目标位置点组对应的狗脸区域。