[发明专利]旋转目标检测方法、装置、系统与可读介质

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，提供一种旋转目标检测方法、装置、系统与可读介质，根据鱼眼相机和相机照片特性，针对传统标记的坐标值改变标注方式，进行模型训练，模型训练中仅有目标框宽、高、中心点坐标值，可计算出准确的旋转角度，比直接旋转检测方法更加精准。本发明的旋转目标检测过程中无需对偏转角度进行模型训练，可实现对鱼眼图片旋转矫正，获得正向的目标框，即检测框，从而利于进行目标的抠取以及采用现有的目标识别算法进行检测，提高识别的成功率和精度，解决传统直接模型检测中引入的旋转角度作为模型训练因子导致的精确度降低和识别速度降低、识别运算量大的问题。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是目标检测，具体而言涉及一种基于鱼眼相机图片的旋转目标检测方法、系统与计算机可读存储介质。

背景技术

在目前安防领域中，因为鱼眼镜头视角范围广，通常会使用其作为视频流采集工具。但在实际应用时，鱼眼镜头中的目标旋转角度各异，旋转的目标不便于识别。

在识别任务中，目标为正向的识别通过率一般比其他旋转角度高，为提升识别精度，需将目标旋转至正向。例如，在大量旋转目标的任务中，为追求检测和识别的高精度，对于旋转的目标，我们通常期望能够使用旋转的框来包围目标。而旋转框需要使用旋转角度，但在标注框和检测器的训练中，额外增加旋转角度信息会增加大量工作。常见算法如R-RPN、EAST、PCN算法等，通常应用在文字及遥感目标检测中。此类检测算法的检测结果格式通常为，即检测框的中心点坐标，宽高，旋转角度。由此可见，相对于普通检测，需要在训练和测试中引入额外的旋转角度。由于是模型训练中的一个参数，必然受到数据标注干净程度、模型训练收敛程度以及算法性能的影响，在实际使用存在一定问题；引入额外的参数，也会影响原模型的运算速度；旋转的检测框在图像中无法抠取，需要矫正成正向矩形并裁剪方可进行识别；标注时也需要精确标出框的旋转角度，同样增加了大量工作。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于鱼眼相机图片的旋转目标检测方法与系统，使用通用的检测算法仅通过预测框的中心点坐标和宽高，并根据鱼眼相机球面特性，将检测框旋转后准确匹配目标，实现旋转目标的检测。

为实现上述目的，本发明的第一方面提出一种基于鱼眼相机图片的旋转目标检测方法，包括以下步骤：

接收鱼眼相机照片输入；

预测鱼眼相机图片的目标框中心点坐标和宽高；

获取目标框中心点到鱼眼相机图片中心点的连线与水平轴的夹角；

以为旋转中心，根据目标框中心点与鱼眼相机图片中心点的关系以及所述夹角，将鱼眼相机图片的原图旋转至目标框正向；

获取旋转后的目标框中心点坐标，并保持原始宽高不变，得到的矩形即为正向目标框；以及

基于正向目标框进行图像抠取和目标检测。

根据本发明目的的第二方面提出一种基于鱼眼相机图片的旋转目标检测装置，包括：

用于接收鱼眼相机照片输入的图像接收模块；

用于预测鱼眼相机图片的目标框中心点坐标和宽高的预测模块；

用于获取目标框中心点到鱼眼相机图片中心点的连线与水平轴的夹角的夹角获取模块；

用于以为旋转中心，根据目标框中心点与鱼眼相机图片中心点的关系以及所述夹角，将鱼眼相机图片的原图旋转至目标框正向的旋转模块；

用于获取旋转后的目标框中心点坐标，并保持原始宽高不变，得到的矩形即为正向目标框的正向目标框获取模块；以及

用于基于正向目标框进行图像抠取的抠取模块和用于目标检测的检测模块。

根据本发明目的的第三方面提出一种基于鱼眼相机图片的旋转目标检测系统，包括：