一种基于权重的非极大值抑制的方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107301431A(43)申请公布日2017.10.27(21)申请号201710517845.1G06K9/46(2006.01)(22)申请日2017.06.29G06K9/03(2006.01)G06K9/00(2006.01)(71)申请人广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院地址528300广东省佛山市顺德区大良街道办广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院申请人中山大学(72)发明人胡建国林培祥黄家诚邓成谦晏斌李凯祥(74)专利代理机构广州粤高专利商标代理有限公司44102代理人林丽明(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图3页(54)发明名称一种基于权重的非极大值抑制的方法及装置(57)摘要本发明公开一种基于权重的非极大值抑制的方法，包括如下步骤：对检测目标的特征通过不同检测模型进行检测，检测后每个检测模型生成不同的检测信心分，及不同检则模型之间产生检测冗余；建立检测信心分的线性关系，求出最高检测信心分的最终值；根据所求出的最高检测信心分的最终值，更新检测模型中最高检测信心分；消除所产生的检测冗余，确定检测目标位置。本发明还公开了一种基于权重的非极大值抑制的装置，以实现上述方法。本发明技术方案提高行人检测的精准度及效率。CN107301431ACN107301431A权利要求书1/2页1.一种基于权重的非极大值抑制的方法，其特征在于，包括如下步骤：S10对检测目标的特征通过不同检测模型进行检测，检测后每个检测模型生成不同的检测信心分，及不同检则模型之间产生检测冗余；S20建立检测信心分的线性关系，求出最高检测信心分的最终值；S30根据所求出的最高检测信心分的最终值，更新检测模型中最高检测信心分；S40消除所产生的检测冗余，确定检测目标位置。2.如权利要求1所述的基于权重的非极大值抑制的方法，其特征在于，所述建立检测信心分的线性关系，求出最高检测信心分的最终值的步骤包括：S201根据检测后每个检测模型生成不同的检测信心分，寻找信心分最高的检测模型；S202以信心分最高的检测模型为核心，建立相对低信心分的检测模型与信心分最高的检测模型之间的权重关系；S203当所述权重函数式的值大于预设阙值时，提取该相对低信心分的检测模型的信心分，且去除该相对低信心分的检测模型；S204以最高检测信心分为基数，结合相对低信心分的检测模型与信心分最高的检测模型之间的权重关系，建立检测信心分的线性关系，得到最高检测信心分的最终值。3.如权利要求2所述的基于权重的非极大值抑制的方法，其特征在于，所述相对低信心分的检测模型与信心分最高的检测模型之间的权重函数式为：其中，pl为相对低信心分的检测模型对检测目标检测出的目标位置，ph为信心分最高的检测模型对检测目标检测出的目标位置，area(ph∩pl)构建ph和pl交集层叠的区域图，area(ph∪pl)构建ph和pl并集层叠的区域图，overlaps(ph,pl)为ph和pl的对象重叠函数。4.如权利要求2所述的基于权重的非极大值抑制的方法，其特征在于，所述检测信心分的线性关系为：Sh+1＝Sh+Whl*Sl，Sh为所有检测模型对检测目标的最高检测信心分，Sh+1为检测模型中最高检测信心分的更新值，Sl为第i个检测模型对检测目标的检测信心分，其中i∈(1,n),n表示的是检测模型检测到检测目标的数目。5.一种基于权重的非极大值抑制的装置，其特征在于，包括：检测模块10，用于对检测目标的特征通过不同检测模型进行检测，检测后每个检测模型生成不同的检测信心分，及不同检则模型之间产生检测冗余；检测信心分模块20，用于建立检测信心分的线性关系，求出最高检测信心分的最终值；更新模块30，用于根据所求出的最高检测信心分的最终值，更新检测模型中最高检测信心分；确定模块40，用于消除所产生的检测冗余，确定检测目标位置。6.如权利要求5所述的基于权重的非极大值抑制的装置，其特征在于，所述检测信心分模块20包括：寻找单元201，用于根据检测后每个检测模型生成不同的检测信心分，寻找信心分最高2CN107301431A权利要求书2/2页的检测模型；建立单元202，用于以信心分最高的检测模型为核心，建立相对低信心分的检测模型与信心分最高的检测模型之间的权重关系；提取单元203，用于当所述权重函数式的值大于预设阙值时，提取该相对低信心分的检测模型的信心分，且去除该相对低信心分的检测模型；检测信心分单元204，用于以最高检测信心分为基数，结合相对低信心分的检测模型与信心分最高的检测模型之间的权重关系，建立检测信心分的线性关系，得到最高检测信心分的最终值。3CN107301431A说明书1/6页