[发明专利]目标检测的方法、装置及系统

说明书

本申请提供了一种目标检测的方法及装置，该方法包括：获取待检测图像中的目标候选区域；通过图像分割网络从目标候选区域中确定出至少两个部件候选区域，每个部件候选区域对应待检测目标的一个部件，并从待检测图像中提取对应于各部件候选区域的局部图像特征；通过双向长短时记忆网络LSTM对各部件候选区域的各局部图像特征进行学习，以获得用于描述部件候选区域之间的相互关系的部件关系特征；根据部件关系特征实现对待检测图像中的待检测目标的检测。采用本申请可提高目标检测的图像数据处理精度，增强目标检测的应用场景的多样性，提高目标检测的准确率。

技术领域

本申请实施例涉及大数据领域，尤其涉及一种目标检测的方法及装置。

背景技术

在建立平安城市的时代大背景下，以图搜图成为用以辅助公共安全组织(例如人民公安)来快速定位目标(例如犯罪嫌疑人)的犯罪地点以及行动轨迹的重要技术手段之一。以图搜图是使用一张包含有某一目标的查询图像从海量的监控视频数据中查找得到包含该目标的图像数据，并根据包含该目标的图像数据确定出该目标在监控视频中出现的时间和地点等信息，以确定出该目标的行动轨迹。以图搜图包括建立目标数据库和目标查询的两个过程。在目标数据库的建立过程中，需要首先对海量视频进行目标检测和跟踪，从海量视频数据中提取出各个目标的图像数据用以创建以图搜图的目标数据库。在目标查询的过程中，通过将输入的包含有某一目标的查询图像与目标数据库中包括的图像数据进行比对，进而定位出该目标在海量视频中出现的时间和地点等信息。

现有技术的目标检测方式通过从图像中提取出目标候选区域，再将目标候选区域划分为固定大小的矩形图像块，然后将不同数目和位置的矩形图像块进行组合以得到目标可能的部件区域。例如，假设目标为行人，则通过矩形图像块划分重组得到的目标可能的部件区域包括头肩、左半身、右半身、以及腿部等。在现有技术中，目标候选区域的划分是按照矩形图像块划分，划分精度低并且划分得到的各个矩形图像块中包含的干扰信息较多，反应目标的姿态变化或者遮挡情况的准确率低，适用性差。

发明内容

本申请实施例提供了一种目标检测的方法及装置，可提高目标检测的图像数据处理精度，增强目标检测的应用场景的多样性，提高目标检测的准确率，适用性更强。

第一方面，本申请实施例提供了一种目标检测的方法，该方法包括：获取待检测图像中的目标候选区域，以及对应于目标候选区域的全局图像特征。这里目标候选区域为可能包含目标的多个区域(这里的目标在实际检测时可以理解为待检测目标)，其中，包括真实包含目标的区域，也包括可能包含目标但是实际不包含目标的区域。这里全局图像特征为对应于目标候选区域的图像特征，全局图像特征是以目标为整体而提取的图像特征，该图像特征也可称为整体图像特征。通过图像分割网络从目标候选区域中确定出至少两个部件分别对应的部件候选区域，并从待检测图像中提取对应于各部件候选区域的局部图像特征。这里局部图像特征为针对目标的部件这类局部细节而提取的图像特征，一个部件候选区域对应一组局部图像特征。通过双向长短时记忆网络LSTM对各部件候选区域对应的局部图像特征进行学习，以获得用于描述各部件候选区域之间的相互关系的部件关系特征，根据该部件关系特征实现对待检测图像中的待检测目标的检测。

在一些实现方式中，上述各部件候选区域之间的相互关系包括各部件候选区域相对于检测目标的关系，以及各部件候选区域相互之间的依赖关系中的至少一种。其中，各部件候选区域相对于检测目标的关系包括：当各部件候选区域属于同一检测目标时，各部件候选区域相对于该同一检测目标的关系，和/或，当各部件候选区域分属于不同检测目标时，各部件候选区域相对于其所属检测目标的关系。