[发明专利]目标检测方法、装置及设备

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测的目标图像，所述目标图像包含目标对象；

将所述目标图像输入至已训练的目标对象检测网络，得到所述目标对象检测网络中的至少一个指定处理层输出的目标特征信息，所述目标特征信息是在所述目标对象检测网络检测目标对象的位置信息的过程中输出的；

将所述目标特征信息输入至质量检测网络，以得到图像质量参数，所述图像质量参数用于表征所述目标对象在所述目标图像中的图像质量。

2.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，该方法进一步包括：

将所述目标特征信息输入至位置检测网络，以得到准确度指标，所述准确度指标用于指示所述目标对象检测网络检测的所述目标对象的位置信息的准确性；

所述位置检测网络与所述目标对象检测网络和所述质量检测网络中的至少一个集成在同一神经网络；或者，

所述位置检测网络、所述目标对象检测网络和所述质量检测网络为相互独立的神经网络。

3.如权利要求1或2所述的目标检测方法，其特征在于，目标对象检测网络通过以下方式训练：

获取训练样本集，所述训练样本集包括多个图像样本，每一图像样本被标定有对应的第一标签信息，所述第一标签信息用于指示图像样本中对象的位置与类别；

利用所述训练样本集中的图像样本及对应的第一标签信息对初始目标对象检测网络进行训练，以得到所述目标对象检测网络。

4.如权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述训练样本集的图像样本还被标定有对应的第二标签信息；所述第二标签信息用于指示对象在图像样本中的图像质量；

所述质量检测网络通过以下方式训练：

在完成所述目标对象检测网络的训练后，将所述训练样本集中的图像样本输入至训练出的目标对象检测网络，得到所述目标对象检测网络中的至少一个指定处理层输出的特征信息，所述特征信息是在所述目标检测网络检测对象的位置信息的过程中输出的，并输出至初始质量检测网络，以由初始质量检测网络基于输入的特征信息预测图像质量标签信息并输出；

基于所述初始质量检测网络输出的图像质量标签信息与所述图像样本对应的第二标签信息优化所述初始质量检测网络，并在优化后的初始质量检测网络满足第一训练结束条件时，将优化后的初始质量检测网络确定为所述质量检测网络。

5.如权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述训练样本集的图像样本还被标定有对应的第三标签信息；所述第三标签信息用于指示所述第一标签信息所指示位置的准确性；

所述位置检测网络通过以下方式训练：

在完成所述目标对象检测网络的训练后，将所述训练样本集中的图像样本输入至训练出的目标对象检测网络，得到所述目标对象检测网络中的至少一个指定处理层输出的特征信息，所述特征信息是在所述目标检测网络检测对象的位置信息的过程中输出的，并输出至初始位置检测网络，以由初始位置检测网络基于输入的特征信息预测位置准确性标签信息并输出；

基于所述初始位置检测网络输出的位置准确性标签信息与所述图像样本对应的第三标签信息优化所述初始位置检测网络，并在优化后的初始位置检测网络满足第二训练结束条件时，将优化后的初始位置检测网络确定为所述位置检测网络。

6.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，

所述质量检测网络包括至少一个卷积层和与卷积层相连接的全连接层；所述卷积层先于所述全连接层对输入至质量检测网络的目标特征信息进行处理。

7.一种目标检测装置，其特征在于，包括：

目标图像获取模块，用于获取待检测的目标图像，所述目标图像包含目标对象；

目标检测模块，用于将所述目标图像输入至已训练的目标对象检测网络，得到所述目标对象检测网络中的至少一个指定处理层输出的目标特征信息，所述目标特征信息是在所述目标对象检测网络检测目标对象的位置信息的过程中输出的；

质量检测模块，用于将所述目标特征信息输入至质量检测网络，以得到图像质量参数，所述图像质量参数用于表征所述目标对象在所述目标图像中的图像质量。