[发明专利]标识检测方法、装置和电子系统

说明书

本发明提供了一种标识检测方法、装置和电子系统；其中，该方法包括：获取待检测的目标图像；将目标图像输入至预先训练完成的标识检测模型中，输出目标图像中标识的多个顶点坐标；根据标识的多个顶点坐标，从目标图像中确定标识的图像区域；通过图像区域得到标识的检测结果。本发明可以提高对标识的检测效果，从而提高后续对标识内容识别的准确度。

技术领域

本发明涉及对象检测技术领域，尤其是涉及一种标识检测方法、装置和电子系统。

背景技术

相关技术中，目标检测(也可以称为对象检测)通常采用矩形框在图像上标识出目标物体的位置区域；然而，对于车牌等标识，形状可能不是矩形，如三角形、梯形等；也可以标识本身是矩形，但经摄像头拍摄后，图像会旋转、扭曲，导致矩形的标识形变为其他形状。对于标识的检测，如果仍采用上述矩形框的形式，会导致矩形框标识出的检测区域不能紧密地贴合标识的边缘，检测效果较差，不利于后续的标识内容识别。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种标识检测方法、装置和电子系统，以提高对标识的检测效果，从而提高后续对标识内容识别的准确度。

第一方面，本发明实施例提供一种标识检测方法，该方法包括：获取待检测的目标图像；将目标图像输入至预先训练完成的标识检测模型中，输出目标图像中标识的多个顶点坐标；根据标识的多个顶点坐标，从目标图像中确定标识的图像区域；通过图像区域得到标识的检测结果。

在本发明较佳的实施例中，上述标识检测模型通过下述方式训练得到：将目标训练图像输入至初始模型；初始模型包括卷积网络、预设层数的全连接层和损失函数；卷积网络的输出端分别与每层全连接层连接；通过卷积网络提取目标训练图像的特征图；将特征图分别输入至每层全连接层中，以使每层全连接层输出对应的预测值矩阵；从每层全连接层输出的预测值矩阵中提取多组顶点坐标；每组顶点坐标用于表征标识的一个预测位置区域；通过损失函数，从多组顶点坐标中确定出最终的标识顶点坐标，并计算最终的标识顶点坐标的损失值；根据损失值对初始模型进行训练，直至损失值收敛，得到目标模型。

在本发明较佳的实施例中，上述每个全连接层输出的预测值矩阵的尺度相同；从每个全连接层输出的预测值矩阵中提取多组顶点坐标的步骤，包括：按照预设的顺序，将每个全连接层输出的预测值矩阵中，同一位置点上的预测值确定为一组顶点坐标，得到多组顶点坐标；顶点坐标的数量与预测值矩阵的尺度相对应。

在本发明较佳的实施例中，上述全连接层的层数为八层；上述顶点坐标包括标识的四个顶点的顶点坐标。

在本发明较佳的实施例中，上述卷积网络包括特征金字塔网络；上述损失函数包括交叉熵函数。

在本发明较佳的实施例中，上述根据标识的多个顶点坐标，从目标图像中确定标识的图像区域的步骤，包括：连接标识的两两相邻的顶点坐标，将连线所包围的区域确定为标识的图像区域。

在本发明较佳的实施例中，上述通过图像区域得到标识的检测结果的步骤，包括：对确定出的图像区域进行透视变换，将变换后的图像区域作为标识的检测结果。

在本发明较佳的实施例中，上述对确定出的图像区域进行透视变换，将变换后的图像区域作为标识的检测结果的步骤包括：根据标识的多个顶点坐标和预设的外扩参数，从目标图像中确定透视变换后的外扩区域；外扩区域中包含标识的图像区域；通过预先训练得到的定位网络检测外扩区域中的标识，将定位网络输出的检测结果确定为标识的最终检测结果。

在本发明较佳的实施例中，上述根据标识的多个顶点坐标和预设的外扩参数，从目标图像中确定透视变换后的外扩区域的步骤，包括：根据标识的多个顶点坐标和预设的外扩参数，从目标图像中确定包含有标识的图像区域的外扩区域；对外扩区域进行透视变换；或者，对目标图像进行透视变换；根据标识的多个顶点坐标和预设的外扩参数，从变换后的目标图像中确定包含有标识的图像区域的外扩区域。