[发明专利]图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明提出一种图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，方法包括：对采集的图像进行规则切分，形成多个第一图像分片；将第一图像分片输入到第一层联合神经网络中进行目标检测，得到第一检测结果；其中，第一检测结果中包括第一图像分片的第一位置信息和第一类别信息；从图像中截取与第一位置信息匹配的第二图像分片；将第二图像分片输入到第二层联合神经网络中进行目标检测，得到第二检测结果；其中，第二检测结果中包括第二图像分片的第二位置信息和第二类别信息；根据第二类别信息，确定第二图像分片中所属的目标类别和目标类别的置信度。通过本方法，极大地减少了需要检测的区域数量，能够缩短检测耗时，提高检测效率和检测精度。

技术领域

本发明涉及轨道交通技术领域，尤其涉及一种图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在轨道交通领域，随着无人驾驶技术的研究热度不断攀升，如何检测列车前方的障碍物以保证列车安全运行逐渐成为研究热点。

目前，主要通过目标检测来识别列车前方的障碍物。相关技术中，主要采用区域卷积神经网络特征(Regions with Convolutional Neural Network Features，RCNN)算法实现目标检测。

然而，RCNN算法主要针对较大的目标进行检测，而列车行驶过程中需要检测的目标相对较小，采用RCNN算法进行检测的检测效果较差，准确度低。此外，由于列车行驶速度较快，对于实时性要求较高，而RCNN算法针对每一张图像都要选出2000～3000个候选区域进行检测，耗时较长，检测效率低，难以满足实时性要求。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种图像检测方法，以将采集的图像切分成多个图像分片后进行两次检测，得到检测结果。通过将采集的图像切分成多个图像分片进行检测，极大地减少了需要检测的区域数量，能够缩短检测耗时，提高检测效率，满足实时性要求；通过进行两次检测，能够提高检测精度和检测效果，提高在列车运行场景中的适应性。

本发明的第二个目的在于提出一种图像检测装置。

本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。

本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

本发明的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种图像检测方法，包括：

采集图像，对所述图像进行规则切分，形成多个第一图像分片；

将所述第一图像分片输入到第一层联合神经网络中进行目标检测，得到第一检测结果；其中，所述第一检测结果中包括所述第一图像分片的第一位置信息和第一类别信息；所述第一层联合神经网络中包括对所述第一图像分片进行位置检测的第一位置预测神经网络和对所述第一图像分片进行目标类别检测的第一分类神经网络；

从所述图像中截取与所述第一位置信息匹配的第二图像分片；

将所述第二图像分片输入到第二层联合神经网络中进行目标检测，得到所述第二检测结果；其中，所述第二检测结果中包括所述第二图像分片的第二位置信息和第二类别信息；其中，所述第二层联合神经网络包括对所述第二图像分片进行位置检测的第二位置预测神经网络和对所述第二图像分片进行目标类别检测的第二分类神经网络；

根据所述第二类别信息，确定所述第二图像分片中所属的目标类别和所述目标类别的置信度。