[发明专利]一种目标检测方法、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，应用于智能货柜，包括：

获取待检测图像；

调用目标检测模型对所述待检测图像进行检测，确定所述待检测图像中的目标物体的类别，所述目标检测模型根据第一图像数据和所述第一图像数据的类别标注文件训练得到，所述类别标注文件包括所述第一图像数据中的物体的类别信息；其中，所述类别包括：易拉罐商品、瓶装商品、桶面商品和袋装商品；

调用所述目标物体的类别对应的分类模型，识别所述目标物体的种类；所述分类模型根据第二图像数据和所述第二图像数据中的物体的种类信息训练得到，所述第二图像数据中包括所述分类模型对应的类别的物体的图像；

其中，所述类别包含多个所述种类；

在所述获取待检测图像之前或之后，所述目标检测方法还包括：

获取第三图像数据和所述第三图像数据中的物体的种类信息；其中，所述第三图像数据包括新增物体的图像；

根据技术人员输入的指令，或者，调用所述目标检测模型，对所述新增物体的图像进行检测，确定所述新增物体的类别；

基于所述第三图像数据和所述第三图像数据中的物体的种类信息，更新所述新增物体的类别对应的分类模型。

2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，在所述调用所述目标物体的类别对应的分类模型，识别所述目标物体的种类之前，所述目标检测方法还包括：

从所述待检测图像中提取所述目标物体的图像；

所述调用所述目标物体的类别对应的分类模型，识别所述目标物体的种类，具体包括：

将所述目标物体的图像输入所述目标物体的类别对应分类模型；

根据所述目标物体的类别对应的分类模型的输出，确定所述目标物体的种类。

3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述从所述待检测图像中提取所述目标物体的图像，具体包括：

获取所述目标物体在所述待检测图像中的位置信息；

根据所述目标物体的位置信息，从所述待检测图像中提取所述目标物体的图像。

4.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，在所述调用所述目标物体的类别对应的分类模型，识别所述目标物体的种类之前，所述目标检测方法还包括：

获取所述目标物体在所述待检测图像中的位置信息；

所述调用所述目标物体的类别对应的分类模型，识别所述目标物体的种类，具体包括：

将所述待检测图像和所述目标物体的位置信息，输入所述目标物体的类别对应的分类模型，根据所述目标物体的类别对应的分类模型的输出，确定所述目标物体的种类；其中，所述分类模型根据所述目标物体的位置信息，对所述待检测图像中的所述目标物体的位置信息所指示的区域进行检测，输出所述目标物体的种类。

5.根据权利要求3或4所述的目标检测方法，其特征在于，所述第一图像数据的类别标注文件中还包括所述第一图像数据中的物体的位置信息；

所述获取所述目标物体在所述待检测图像中的位置信息，具体包括：

根据所述目标检测模型对所述待检测图像的检测结果，确定所述目标物体在所述待检测图像中的位置信息。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的目标检测方法，其特征在于，所述目标检测模型的训练过程为：

获取所述第一图像数据、第一种类标注文件和分类信息；所述第一种类标注文件中包括所述第一图像数据中的物体的种类信息，所述分类信息指示物体的种类和物体的类别的对应关系；

根据所述分类信息，将所述第一种类标注文件中的物体的种类信息转换为类别信息，得到所述类别标注文件；

基于所述第一图像数据和所述类别标注文件，训练所述目标检测模型。