[发明专利]目标对象的检测方法及装置在审
| 申请号： | 201710986009.8 | 申请日： | 2017-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN107748867A | 公开（公告）日： | 2018-03-02 |
| 发明（设计）人： | 陈志军 | 申请（专利权）人： | 北京小米移动软件有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京格罗巴尔知识产权代理事务所(普通合伙)11406 | 代理人： | 孙德崇 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清河*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开是关于一种目标对象的检测方法及装置。该方法包括识别步骤，将待处理图像输入级联的全卷积网络FCN模型的第n层，识别得到所检测的目标对象在所述第n层对应的概率图；包围盒确定步骤，根据所述第n层对应的概率图上各概率值，得到各包围盒，并采用非极大值抑制NMS将各包围盒进行合并；原图区域确定步骤，将合并后的包围盒在所述待处理图像上得到对应的原图区域；将所得到的所述原图区域输入所述级联的FCN模型的第n+1层，迭代地执行所述识别步骤、所述包围盒确定步骤和所述原图区域确定步骤；直至在所述级联的FCN模型的第L层，输出所述目标对象在所述待处理图像的位置。本公开检测速度更快，检出率更高。 | ||
| 搜索关键词： | 目标 对象 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种目标对象的检测方法，其特征在于，包括：识别步骤，将待处理图像输入级联的全卷积网络FCN模型的第n层，识别得到所检测的目标对象在所述第n层对应的概率图，所述级联的FCN模型包括L层FCN，L为大于或等于2的整数，所述n为从1到L的整数；包围盒确定步骤，根据所述第n层对应的概率图上各概率值，得到各包围盒，并采用非极大值抑制NMS将各包围盒进行合并；原图区域确定步骤，将合并后的包围盒在所述待处理图像上得到对应的原图区域；将所得到的所述原图区域输入所述级联的FCN模型的第n+1层，迭代地执行所述识别步骤、所述包围盒确定步骤和所述原图区域确定步骤；直至在所述级联的FCN模型的第L层，输出所述目标对象在所述待处理图像的位置。
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