[发明专利]超清图像的目标检测方法及装置

权利要求书

1.一种超清图像的目标检测方法，其特征在于，包括：

获取电力设备航拍图像数据集，所述电力设备航拍图像数据集包括修补程序文件夹、测试图像和训练图像；

利用所述修补程序文件夹和所述训练图像，训练超清图像的目标检测模型；其中，所述训练的过程包括：对所述训练图像进行区域提议，提取所述训练图像中的提议区域；对所述提议区域进行二元分类；

利用所述修补程序文件夹和所述测试图像，对所述超清图像的目标检测模型进行测试。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取电力设备航拍图像数据集，所述电力设备航拍图像数据集包括修补程序文件夹、测试图像和训练图像的步骤中，所述修补程序文件夹包含电力设备的正修补程序和不含电力设备的负修补程序；所述测试图像和训练图像都带有标签，并且标签采用xml格式。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述训练图像进行区域提议，提取所述训练图像中的提议区域的步骤中，基于边缘框法，在所述训练图像中生成边缘框，以对所述边缘框内的区域使用CNN进行二元分类。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述训练图像进行区域提议，提取所述训练图像中的提议区域的步骤中，基于区域提议网络提取包含对象的潜在区域，利用分类网络确定潜在区域是否包含对象。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述训练图像进行区域提议，提取所述训练图像中的提议区域的步骤中，基于特征金字塔网络提取所述训练图像中的提议区域。

6.一种超清图像的目标检测装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取电力设备航拍图像数据集，所述电力设备航拍图像数据集包括修补程序文件夹、测试图像和训练图像；

训练单元，用于利用所述修补程序文件夹和所述训练图像，训练超清图像的目标检测模型；其中，所述训练的过程包括：对所述训练图像进行区域提议，提取所述训练图像中的提议区域；对所述提议区域进行二元分类；

测试单元，用于利用所述修补程序文件夹和所述测试图像，对所述超清图像的目标检测模型进行测试。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述修补程序文件夹包含电力设备的正修补程序和不含电力设备的负修补程序；所述测试图像和训练图像都带有标签，并且标签采用xml格式。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述训练单元，用于基于边缘框法，在所述训练图像中生成边缘框，以对所述边缘框内的区域使用CNN进行二元分类。

9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述训练单元，用于基于区域提议网络提取包含对象的潜在区域，利用分类网络确定潜在区域是否包含对象。

10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述训练单元，用于基于特征金字塔网络提取所述训练图像中的提议区域。