[发明专利]一种快速目标检测方法

权利要求书

1.一种快速目标检测方法，其特征在于，包括：

S100，获取标注过的目标样本数据；

S200，建立基于目标候选框的卷积网络，所述卷积网络包含特征提取网络和目标分类回归网络；

S300，根据所述特征提取网络和所述目标样本数据，确定目标候选框的标签信息和目标样本数据的目标标注框在所述特征提取网络最后一层特征层上的目标标注框的映射信息；

S400，根据所述目标候选框的标签信息和所述目标标注框的映射信息，确定所述目标候选框的回归信息；

S500，将所述目标候选框的标签信息和所述目标候选框的回归信息作为所述目标候选框的真值数据，训练所述卷积网络，当所述卷积网络模拟出所述目标候选框的真值数据的分布时，训练结束；

S600，接收待测目标图像，通过所述卷积网络输出目标区域和目标得分进行目标预测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取网络为VGG-16去除最后三层的全连接层后剩余的部分。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标候选框的标签信息和所述目标标注框的映射信息，包括：

S301：获取所述特征提取网络的最后一层信息，记为待映射特征图；

S302：在所述待映射特征图上，针对每一个像素位置，按照目标尺寸S和目标长宽比R，生成目标候选框；

S303：确定所述目标候选框的标签信息；如果所述目标候选框与所述目标样本数据的目标标注框有交集，并且其交集与其并集之比，大于预设阈值T1，则将所述目标候选框标记为正样本；如果其交集与其并集之比，小于预设阈值T2，则将所述目标候选框标记为负样本；

S304：确定所述目标标注框的映射信息；计算所述特征提取网络的放缩比例，将所述目标样本数据的目标标注框映射在待映射特征图上，获得目标标注框的映射信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S302中，所述生成目标候选框的个数为所述目标尺寸S的个数与所述目标长宽比R的个数的乘积。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S303中，还包括：

标记所述目标样本数据的目标标注框；如果目标候选框与所述标注过的目标样本数据的目标标注框有交集，并且其交集与其并集之比，大于预设阈值T1，则所述目标候选框标记为正样本，并且将所述目标标注框标记为已配对目标候选框；

统计没有与目标候选框配对的目标标注框；

重新将没有与目标候选框配对成功的目标标注框进行配对操作；针对每一个没有与目标候选框配对成功的目标标注框，计算该没有与目标候选框配对成功的目标标注框与全部目标候选框的交集与并集的比率，并进行排序；将最大的比率所对应的目标候选框，标记为正样本。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标候选框的回归信息，包括：

所述目标候选框的标签信息包含正样本和负样本；

如果所述目标候选框的标签信息为正样本，获取与所述目标候选框的交集和并集之比最大的目标标注框；计算所述目标候选框位置相对于所述目标标注框的偏移量，将所述偏移量作目标候选框的回归信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练所述卷积网络，包括：

所述目标候选框的标签信息包含正样本和负样本；

随机选取所述标签信息为正样本和负样本的目标候选框，训练所述卷积网络，其中所述标签信息为正样本的目标候选框的数目和所述标签信息为负样本的目标候选框的数目一致。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述训练所述卷积网络，包括：

计算所述卷积网络的目标代价函数，所述目标代价函数包含：分类代价和回归代价。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，计算所述卷积网络的目标代价函数，包括：

分类代价除以参与计算的目标候选框的个数进行归一化，

回归代价除以四倍的正样本目标候选框的个数进行归一化。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在与于，所述接收待测目标图像，通过所述卷积网络输出目标区域和目标得分进行目标预测，包括：

S601：获取所述卷积网络的目标区域，记为第一目标区域，获取所述卷积网络的目标得分，记为第一目标得分；建立所述第一目标区域和所述第一目标得分的映射集合，记为第一目标集合；

S602：根据第一目标得分，对所述第一目标集合进行排序，获取当前第一目标集合中的最高目标得分；

S603：计算S602中的所示最高目标得分对应的目标区域与第一目标集合中其余目标区域的交集和并集之比，当所述交集和并集之比大于预设阈值T3时，从第一目标集合中删除其交集和并集之比对应的目标区域；

S604：重复S603，直至遍历完第一集合中的所有目标区域；

S605：将第一目标集合中最高目标得移除，保存至第二目标集合；

S606：重复S602-S604；直至第一目标集合中没有元素或者第一目标集合中任意两个目标区域的交集和并集之比均小于预设阈值T3；

S607：合并第一目标集合和第二目标集合，为待测目标图像的目标区域。