[发明专利]对象检测方法、装置、设备及计算机存储介质

说明书

本申请提供了一种对象检测方法、装置、设备及计算机存储介质。对象检测方法包括：获取第一帧图像中检测对象的第一检测框和第二帧图像中检测对象的第二检测框；第二帧图像的采集时刻在第一帧图像的采集时刻之前，第一检测框和第二检测框均携带有特征参数，特征参数至少包括置信度；根据第一检测框的特征参数和第二检测框的特征参数，确定第一检测框和第二检测框之间的至少一种相似度信息；对至少一种相似度信息和特征参数进行融合，得到融合结果；根据融合结果更新第一检测框的置信度；根据置信度更新后的第一检测框确定检测对象。本申请可提高对象检测的准确性，减少漏检。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种对象检测方法、装置、设备及计算机存储介质。

背景技术

随着计算机视觉的发展，计算机视觉识别技术广泛应用到对象密集场所以实现对象检测或统计，例如客流统计。

计算机视觉识别技术主要是通过深度学习检测算法对对象进行检测，然后利用跟踪算法进行对象统计，相比传统的对象检测和统计方法，计算机视觉识别技术有稳定性好、不易损坏等优点。

然而，在对图像或者视频进行对象检测的时候，若图像或视频中因对象排布比较紧密而产生对象的重叠，现有检测算法在检测这些重叠对象时准确率较低，很容易出现漏检，难以得到准确的统计结果。

发明内容

本申请实施例提供了一种对象检测方法、装置、设备及计算机存储介质，能够解决现有技术存在的对象检测准确率较低、容易出现漏检的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种对象检测方法，包括：

获取第一帧图像中检测对象的第一检测框和第二帧图像中检测对象的第二检测框；第二帧图像的采集时刻在第一帧图像的采集时刻之前，第一检测框和第二检测框均携带有特征参数，特征参数至少包括置信度；

根据第一检测框的特征参数和第二检测框的特征参数，确定第一检测框和第二检测框之间的至少一种相似度信息；

对至少一种相似度信息和特征参数进行融合，得到融合结果；

根据融合结果更新第一检测框的置信度；

根据置信度更新后的第一检测框确定检测对象。

第二方面，本申请实施例提供了一种对象检测装置，包括：

信息获取模块，用于获取第一帧图像中检测对象的第一检测框和第二帧图像中检测对象的第二检测框；第二帧图像的采集时刻在第一帧图像的采集时刻之前，第一检测框和第二检测框均携带有特征参数，特征参数至少包括置信度；

相似度确定模块，用于根据第一检测框的特征参数和第二检测框的特征参数，确定第一检测框和第二检测框之间的至少一种相似度信息；

信息融合模块，用于对至少一种相似度参数和特征参数进行融合，得到融合结果；

信息更新模块，用于根据融合结果更新第一检测框的置信度；

目标确定模块，用于根据置信度更新后的第一检测框确定检测对象。

第三方面，本申请实施例提供了一种对象检测设备，包括：处理器，以及存储有计算机程序指令的存储器；

处理器读取并执行计算机程序指令，以实现本申请实施例第一方面提供的对象检测方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现本申请实施例第一方面提供的对象检测方法。

本申请实施例的技术，至少能够实现如下有益效果：