[发明专利]目标检测方法及目标检测器、系统和介质

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：

获取含目标对象的待测图像；

通过目标检测网络模型对所述待测图像以不同感受野大小进行多尺度特征提取和融合，获得所述待测图像全局范围内不同尺度的所述目标对象的检测结果，不同尺度的所述目标对象至少包括尺度小于阈值尺度的小目标对象以及部分被遮挡的重叠目标对象，所述检测结果包括所述目标对象的类别信息、类别置信度信息以及位置信息。

2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述获取含目标对象的待测图包括：

获取含目标对象的航拍红外图像。

3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，在所述对所述待测图像进行目标检测之前，所述目标检测方法还包括：

对所述航拍红外图像进行对比度增强处理；和/或，

对所述航拍红外图像进行背景除杂处理。

4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述对所述航拍红外图像进行对比度增强处理包括：

采用自适应直方图均衡化算法对所述航拍红外图像进行对比度增强处理；和/或，

所述对所述航拍红外图像进行背景除杂处理，包括：

采用高斯模糊算法对所述航拍红外图像进行背景除杂处理。

5.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述通过目标检测网络模型对所述待测图像以不同感受野大小进行多尺度特征提取和融合，获得所述待测图像全局范围内不同尺度的所述目标对象的检测结果，包括：

将所述待测图像输入至目标检测网络模型中，通过多采样通道分别对所述待测图像进行不同采样倍率的下采样处理，得到不同尺度的第一特征图；

基于通道注意力机制分别对不同尺度的所述第一特征图进行特征提取，获得与各个不同尺度的第一特征图对应的第二特征图；

根据各个所述第二特征图进行特征融合，获得与各个不同尺度的所述目标检测对象对应的融合特征图，并分别根据各个所述融合特征图进行对应尺度的目标对象的检测，获得所述检测结果。

6.根据权利要求5所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于通道注意力机制对各个所述采样通道的所述第一特征图进行特征提取，获得各个不同尺度的第一特征图对应的第二特征图，包括：

针对每一所述第一特征图，采用不同大小的卷积核对所述第一特征图进行不同感受野的特征提取，获得不同的感受野特征图；

对各个所述感受野特征图进行融合，获得融合感受野特征图；

对所述融合感受野特征图进行平均池化和降维操作后，通过激活函数计算各个感受野特征图对应的权值；

将各个不同的感受野特征图按照对应的权值进行加权处理，获得该所述第一特征图对应的所述第二特征图。

7.根据权利要求6所述的目标检测方法，其特征在于，所述激活函数为指数函数，所述权值为所述指数函数的自变量。

8.根据权利要求5所述的目标检测方法，其特征在于，所述根据各个所述第二特征图进行特征融合，获得与各个不同尺度的所述目标检测对象对应的融合特征图，并分别根据各个所述融合特征图进行对应尺度的目标对象的检测，获得所述检测结果，包括：

通过第一卷积层提取第一尺度的所述第二特征图中的信息，获得对应的第三特征图，并将所述第三特征图输入至空间金字塔池化层，获得第四特征图，通过第二卷积层提取所述第四特征图中的信息，获得第五特征图；

将所述第五特征图与第二尺度的第二特征图进行融合，获得第一融合特征图；

将所述第一融合特征图与第三尺度的所述第二特征图进行融合，获得第二融合特征图；

将所述第五特征图输入至第一检测头，获得第四尺度的小目标对象的所述检测结果，将所述第一融合特征图输入至第二检测头，获得第五尺度的目标对象的所述检测结果，以及将所述第二融合特征图输入至第三检测头，获得第六尺度的目标对象的所述检测结果；

其中，所述第一尺度大于预设尺度且小于所述第二尺度，所述第三尺度大于所述第二尺度，所述第四尺度小于所述阈值尺度，所述第五尺度大于所述第四尺度且小于所述第六尺度。