[发明专利]目标检测方法、图像处理设备及具有存储功能的设备

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：

获取视频帧，并将所述视频帧输入基于深度学习的目标检测模型中，检测得到所述视频帧中的目标；

获取所述目标与对应背景区域的相似度；

将所述相似度小于预设阈值的目标作为检测到的目标进行输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述视频帧输入基于深度学习的目标检测模型中，检测得到所述视频帧中的目标包括：

将所述视频帧输入基于深度学习的目标检测模型中，检测得到目标的目标编号和目标框；

其中，所述目标检测模型是目标检测神经网络模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标与对应背景区域的相似度包括：

对所述视频帧进行背景识别，获取背景图像；

在所述背景图像中截取与所述目标的目标框位置相同的背景区域图像；

计算所述目标框与所述背景区域图像的相似度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述在所述背景图像中截取所述目标的目标框位置相同的背景区域图像包括：

判断当前目标的所述目标框是否被其他目标框遮挡；

若所述目标框被其他目标框遮挡，则以所述未被遮挡区域作为相似度计算区域；

在所述背景图像中截取与所述相似度计算区域位置相同的背景区域图像；

所述计算所述目标框与所述背景区域图像的相似度包括：

计算所述相似度计算区域与所述背景区域图像的相似度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述判断所述目标框是否被其他目标框遮挡包括：

判断当前目标的所述目标框是否与其他目标的目标框重叠；

若重叠，则判断相对于与所述目标框重叠的所述其他目标的目标框，所述当前目标的目标框是否更接近所述视频帧的坐标原点；

若更接近，则判定当前目标的所述目标框被与所述目标框重叠的所述其他目标框遮挡。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：

建立目标列表，以存储目标信息，所述目标信息包括目标编号、目标框及目标背景相似度。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标与对应背景区域的相似度之后，还包括：

判断所述目标列表中是否存在所述目标的目标背景相似度；

若存在，则计算所述目标与对应背景区域的相似度和所述目标背景相似度的加权和，以更新所述目标背景相似度；

若不存在，则在所述目标列表中新建并保存所述目标的目标信息。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标与对应背景区域的相似度之后，还包括：

判断所述目标列表中的目标是否包含在所述视频帧检测得到的目标中；

若所述目标列表的目标中存在部分目标不包含在所述视频帧检测得到的目标中，则将不包含在所述视频帧检测得到的目标中的目标的目标信息从所述目标列表中删除。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述相似度小于预设阈值的目标作为检测到的目标进行输出之后，还包括：

获取下一帧视频帧；

返回执行所述将所述视频帧输入基于深度学习的目标检测模型中，检测得到所述视频帧中的目标的步骤，直至遍历完成所有视频帧。

10.一种图像处理设备，其特征在于，包括：相互连接的处理器和存储器；

所述存储器用于存储所述处理器执行所需的指令和数据；

所述处理器用于执行指令以实现如权利要求1-9任一项所述的方法。

11.一种具有存储功能的设备，内部存储有程序指令，其特征在于，所述程序指令用于被执行以实现如权利要求1-9任一项所述的方法。