目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质.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CN111401282A(43)申请公布日2020.07.10(21)申请号202010207471.5(22)申请日2020.03.23(71)申请人上海眼控科技股份有限公司地址200030上海市徐汇区中山南二路107号1幢20层I单元(72)发明人周康明罗余洋(74)专利代理机构广州华进联合专利商标代理有限公司44224代理人谢曲曲(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书10页附图4页(54)发明名称目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质(57)摘要本申请涉及一种目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：通过第一目标检测模型中压缩后的基础网络块对待检测图像进行特征提取得到第一特征图；根据第一特征图得到两轮车区域的检测结果；当两轮车区域的检测结果为存在两轮车区域时，获取两轮车区域图像；通过第二目标检测模型中压缩后的基础网络块对两轮车区域图进行特征提取得到第二特征图；根据第二特征图得到目标对象的检测结果；根据目标对象的检测结果，得到待检测两轮车的目标检测结果。该方法基于深度学习模型自动化得到待检测两轮车的目标对象的检测结果，极大的减少了人力成本；通过采用压缩版的目标检测模型进行检测，减少了计算量且缩短了计算时间，减少了时间成本。CN111401282ACN111401282A权利要求书1/2页1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：采用第一目标检测模型对待检测图像中的待检测两轮车进行检测，通过所述第一目标检测模型中压缩后的基础网络块对所述待检测图像进行特征提取得到第一特征图；根据所述第一特征图得到两轮车区域的检测结果；当所述两轮车区域的检测结果为存在两轮车区域时，获取两轮车区域图像；采用第二目标检测模型对所述两轮车区域图像进行检测，通过所述第二目标检测模型中压缩后的基础网络块对所述两轮车区域图进行特征提取得到第二特征图；根据所述第二特征图得到目标对象的检测结果；根据所述目标对象的检测结果，得到所述待检测两轮车的目标检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二特征图得到目标对象的检测结果，包括：根据所述第二特征图得到所述两轮车区域图像中的车牌区域以及车把处的物品的检测结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对象的检测结果，得到所述待检测两轮车的目标检测结果，包括：当获取所述两轮车区域图像中存在车牌区域且任一个车把处存在物品时，获取车牌区域图像；识别所述车牌区域图像中的车牌字符；将所述车牌字符与标准车牌字符进行比较，若一致，则生成所述待检测两轮车检测未通过的目标检测结果。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对象的检测结果，得到所述待检测两轮车的检测结果，包括：当获取所述两轮车区域图像中不存在车牌区域或车把处不存在物品时，生成所述待检测两轮车检测通过的目标检测结果。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述两轮车区域的检测结果为不存在两轮车区域时，则生成所述待检测两轮车检测通过的目标检测结果。6.根据权利要求1～5任一项所述的方法，其特征在于，所述第一目标检测模型和/或第二目标检测模型为CenterNet模型，所述CenterNet模型中的压缩后的基础网络块为一个沙漏网络Hourglass网络块。7.一种目标检测装置，其特征在于，包括：第一目标检测模块，用于采用第一目标检测模型对待检测图像中的待检测两轮车进行检测，通过所述第一目标检测模型中压缩后的基础网络块对所述待检测图像进行特征提取得到第一特征图；第一检测结果获取模块，用于根据所述第一特征图得到两轮车区域的检测结果；图像获取模块，用于当所述两轮车区域的检测结果为存在两轮车区域时，获取两轮车区域图像；第二目标检测模块，用于采用第二目标检测模型对所述两轮车区域图像进行检测，通过所述第二目标检测模型中压缩后的基础网络块对所述两轮车区域图进行特征提取得到2CN111401282A权利要求书2/2页第二特征图；第二检测结果获取模块，用于模块，用于根据所述第二特征图得到目标对象的检测结果；检测结果生成模块，用于根据所述目标对象的检测结果，得到所述待检测两轮车的目标检测结果。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二检测结果获取模块，用于根据所述第二特征图得到所述两轮车区域图像中的车牌区域以及车把处的物品的检测结果。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机