[发明专利]杆体检测方法、装置、车辆、存储介质及芯片

权利要求书

1.一种杆体检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测图像；

将所述待检测图像输入到杆体检测模型中，得到所述杆体检测模型输出的杆体控制点的坐标，其中，所述杆体检测模型是通过标注样本图像中样本控制点的坐标和预测控制点的坐标确定的联合损失函数更新初始网络模型的损失函数后得到的；

根据所述杆体控制点的坐标以及预设的贝塞尔曲线公式，得到所述待检测图像的杆体检测结果；

其中，所述杆体检测模型是通过如下方式训练得到的：

获取针对样本图像中样本控制点进行坐标标注后的标注样本图像，其中，所述样本控制点是沿所述样本图像中样本杆体的中心轴线做轴线等分得到的；

将所述标注样本图像输入至初始网络模型中，得到所述初始网络模型输出的所述样本杆体的预测控制点的坐标；

根据所述预测控制点的坐标确定预测中心控制点的坐标，所述预测中心控制点为整个样本杆件中坐标处于中间位置的控制点；

从所述样本控制点中，确定与所述预测中心控制点对应的样本中心控制点和样本非中心控制点；

确定所述预测中心控制点相对所述样本中心控制点的中心点置信度损失和中心点坐标偏移损失；

根据所述预测控制点的坐标、所述样本非中心控制点的坐标以及所述样本中心控制点的坐标，确定所述预测控制点中除所述预测中心控制点外的其他预测控制点相对所述预测中心控制点的非中心点坐标偏移损失；

根据所述中心点置信度损失、所述中心点坐标偏移损失以及所述非中心点坐标偏移损失，确定所述联合损失函数；

根据所述联合损失函数更新所述初始网络模型的损失函数，得到所述杆体检测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述中心点置信度损失、所述中心点坐标偏移损失以及所述非中心点坐标偏移损失，确定所述联合损失函数，包括：

根据所述中心点置信度损失与所述中心点坐标偏移损失的量级关系，确定所述中心点坐标偏移损失的第一权重；

根据所述中心点置信度损失与所述非中心点坐标偏移损失的量级关系，确定所述非中心点坐标偏移损失的第二权重；

根据所述中心点置信度损失、所述中心点坐标偏移损失、所述第一权重、所述第二权重以及所述非中心点坐标偏移损失，确定所述联合损失函数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述预测中心控制点相对所述样本中心控制点的中心点置信度损失，包括：

根据所述预测中心控制点的坐标以及所述样本中心控制点的坐标，确定所述预测中心控制点的坐标的置信度概率；

基于预设的聚焦损失公式，根据所述置信度概率，确定所述预测中心控制点相对所述样本中心控制点的中心点置信度损失。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述预测中心控制点相对所述样本中心控制点的中心点坐标偏移损失，包括：

根据所述预测中心控制点的坐标以及所述样本中心控制点的坐标，计算所述预测中心控制点与所述样本中心控制点的欧式距离，得到所述预测中心控制点相对所述样本中心控制点的中心点坐标偏移损失。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测控制点的坐标、所述样本非中心控制点的坐标以及所述样本中心控制点的坐标，确定所述预测控制点中除所述预测中心控制点外的其他预测控制点相对所述预测中心控制点的非中心点坐标偏移损失，包括：

计算所述预测控制点中除所述预测中心控制点外的其他预测控制点的坐标相对所述预测中心控制点的坐标的预测中心点偏移坐标；

确定所述样本非中心控制点中与各所述其他预测控制点对应的目标样本控制点；

计算所述目标样本控制点的坐标相对于所述样本中心控制点的坐标的标注中心点偏移坐标；

计算各所述预测中心点偏移坐标与对应的所述标注中心点偏移坐标的欧氏距离，得到所述其他预测控制点相对所述预测中心控制点的非中心点坐标偏移损失。