[发明专利]大尺度图像中目标物体的检测方法、终端及装置

说明书

本申请适用于图像处理技术领域，提供一种大尺度图像中目标物体的检测方法、终端及装置，其中方法包括：对目标区域图像进行分割，得到包含感兴趣目标的关键子图；对所述关键子图进行初次图像识别，获取所述感兴趣目标在所述关键子图中的相对位置；根据所述相对位置，将所述关键子图中位于子图边缘的第一感兴趣目标进行聚合，得到聚合图像；对所述聚合图像进行二次图像检测，得到第一检测对象；将所述第一检测对象映射至所述目标区域图像中，获取所述目标区域图像中的目标物体对象。该方案能够实现对大尺度图像进行准确高效的目标检测。

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种大尺度图像中目标物体的检测方法、终端及装置。

背景技术

深度学习已经在目标检测领域取得了突破性的成就，但在大尺度图像上检测微小物体仍是一个具有挑战性的问题。

例如，大多数遥感应用场景中，待检测的图像是超大尺寸的，一张未经人工处理的遥感图像往往包含着数千万甚至数亿的像素单元，而目标在图片中仅仅占据很少的像素，适用于小尺寸遥感图像的检测器无法在大尺度的遥感图像上直接工作。

现有技术中有采用图像裁剪实现目标物体检测的方法，但通常情况下，大尺度图像中的目标往往是多尺度的，小的目标只有数十个像素，而大的目标尺寸甚至超出了正常检测图片的大小，无法找到一个合适的裁剪比例来同时满足大目标和小目标的检测。

因此，大尺度图像的大尺寸特性及大尺度图像中待检测目标的多尺度特性，导致现有检测方法在大尺度图像上难以实现准确高效的目标检测。

发明内容

本申请实施例提供了一种大尺度图像中目标物体的检测方法、终端及装置，以解决现有技术中大尺度图像的大尺寸特性及大尺度图像中待检测目标的多尺度特性，导致现有检测方法在大尺度图像上难以实现准确高效的目标检测的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种大尺度图像中目标物体的检测方法，包括：

对目标区域图像进行分割，得到包含感兴趣目标的关键子图；

对所述关键子图进行初次图像识别，获取所述感兴趣目标在所述关键子图中的相对位置；

根据所述相对位置，将所述关键子图中位于子图边缘的第一感兴趣目标进行聚合，得到聚合图像；

对所述聚合图像进行二次图像检测，得到第一检测对象；

将所述第一检测对象映射至所述目标区域图像中，获取所述目标区域图像中的目标物体对象。

本申请实施例的第二方面提供了一种大尺度图像中目标物体的检测装置，包括：

图像分割模块，用于对目标区域图像进行分割，得到包含感兴趣目标的关键子图；

第一图像识别模块，用于对所述关键子图进行初次图像识别，获取所述感兴趣目标在所述关键子图中的相对位置；

图像聚合模块，用于根据所述相对位置，将所述关键子图中位于子图边缘的第一感兴趣目标进行聚合，得到聚合图像；

第二图像识别模块，用于对所述聚合图像进行二次图像检测，得到第一检测对象；

获取模块，用于将所述第一检测对象映射至所述目标区域图像中，获取所述目标区域图像中的目标物体对象。

本申请实施例的第三方面提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述方法的步骤。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述方法的步骤。