[发明专利]基于DSP的非极大值抑制算法的实现方法

说明书

本发明公开了一种基于DSP的非极大值抑制算法的实现方法，其特征在于，包括：优化NMS算法的步骤以及NMS算法移植的步骤，其中NMS算法移植的步骤，至少包括：对NMS算法所占数据空间的评估、DSP初始化环境设置、及重新构建符合DSP精度标准的NMS算法中候选框数据的存储结构。本发明通过优化NMS算法和NMS算法移植，将NMS算法部署在DSP上，实现基于DSP的NMS算法，加快NMS算法的处理速度，提高运算能力。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于DSP的非极大值抑制算法的实现方法。

背景技术

在目标检测技术领域中，为了能够没有遗漏地检测图像中每个目标，往往会在同一个目标上产生大量的候选框（bounding boxes），以提高检测的召回率。这些候选框相互之间会有重叠，此时采用非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）算法来消除冗余的候选框。

无论是传统NMS算法还是改良后的SOFT-NMS算法，过程中都需要对候选框按照置信度排序，然后对候选框进行交并比计算，直到所有候选框处理完，每一轮输出的选取的候选框就是最后结果，此过程涉及大量的计算，时间复杂度高，大大降低了目标检测过程的效率。

随着数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）技术迅速发展，数字信号处理器越来越突显其优越性，得到日益广泛的应用、DSP具有高性能、低功耗等优点。

若将NMS算法部署在DSP系统上，则会大大提高运算能力，以减少时间消耗。

因此，本申请致力于将NMS算法部署在DSP上，以提高运算能力及目标检测效率。

发明内容

为了解决如上技术问题，本发明提供一种基于DSP的非极大值抑制算法的实现方法，通过优化NMS算法以及NMS算法移植的步骤，将NMS算法部署在DSP上，实现基于DSP的NMS算法，加快NMS算法的处理速度，提高运算能力。

为实现上述发明目的，本发明采用下述技术方案予以实现：

本申请的提供了一种基于DSP的非极大值抑制算法的实现方法，其特征在于，包括：

优化NMS算法的步骤，包括如下：

S1：获取K个输入的候选框，并初始化N=1；

S2：判断K和N值的大小，若N≤K，进行到S3，否则，输出候选框集合；

S3：访问第N个候选框B；

S4：找到第N+1至第K个候选框中置信度最高的候选框M；

S5：判断候选框M的置信度P_M是否大于候选框B的置信度P_B，若是，交换候选框M和B在队列中的位置，进行到S6，否则，进行到S6；

S6：判断P_B是否大于置信度阈值P_th，若是，进行到S7，否则将N更新为N+1，并返回S2；

S7：依次访问第N+1至第K个候选框，计算所访问的候选框和候选框B的交并比IoU；

S8：判断所访问的候选框和候选框B是属于同类别，若是，则进行到S9，否则，将N更新为N+1，并返回S2；

S9：判断所计算的交并比IoU是否大于预设阈值，若是，对所述交并比对应的候选框的置信度附权重，并更新置信度，此后返回S2；否则，将N更新为N+1，并返回S2；

NMS算法移植的步骤，至少包括：对NMS算法所占数据空间的评估、DSP初始化环境设置、及重新构建符合DSP精度标准的NMS算法中候选框数据的存储结构。

在本申请中，所述基于DSP的非极大值抑制算法的实现方法还包括实现多种类型的NMS算法的调用函数的步骤，多种类型的NMS算法包括传统NMS算法、线性NMS算法和高斯NMS算法；

在所述S9中的附权重之前，选择对应类型的NMS算法，以获取对应的权重。