[发明专利]一种基于特征顶点组合的目标检测方法、可读存储介质

权利要求书

1.一种基于特征顶点组合的目标检测方法，用于检测待检测图像中的一个或多个目标物体，其特征在于，所述目标检测方法包括：

获取待检测图像；

将所述待检测图像输入预先构建的第一检测网络中，得到所述待检测图像中的特征顶点的信息，所述特征顶点代表目标物体的局部特征，所述特征顶点的信息包括特征顶点的姿态信息和特征顶点所代表的局部特征的类别，所述特征顶点的姿态信息包括特征顶点的坐标，和特征顶点的外接矩形的长度、宽度，和/或特征顶点的外包矩形的长度、宽度和角度，所述特征顶点的坐标为特征顶点所代表的局部特征的几何中心的坐标；

从所述第一检测网络中选择至少一个隐藏层输出的特征图，根据特征顶点的坐标，以及特征顶点的外接矩形的长度、宽度或外包矩形的长度、宽度，在所选择的特征图上相应的位置截取出部分特征图，根据所述部分特征图构造第一特征向量，得到和特征顶点数量相同且一一对应的第一特征向量，将特征顶点的信息和对应的所述第一特征向量合并得到第二特征向量；

将所述第二特征向量输入预先构建的第二检测网络中，得到每个特征顶点的全局类别、局部类别和所属的目标物体，以及特征顶点的坐标校正量，特征顶点的外接矩形的长度校正量、宽度校正量，和/或特征顶点的外包矩形的长度校正量、宽度校正量和角度校正量；特征顶点根据全局类别和局部类别组成匹配结果，全局类别表示特征顶点所属的匹配结果的类别，局部类别表示特征顶点在其所属的匹配结果所有特征顶点中的排列序号；

使用特征顶点的坐标校正量进行坐标校正，使用特征顶点的外接矩形的长度校正量、宽度校正量对特征顶点的外接矩形进行长度校正、宽度校正，和/或使用特征顶点的外包矩形的长度校正量、宽度校正量、角度校正量对特征顶点的外包矩形进行长度校正、宽度校正、角度校正；将属于同一全局类别且属于同一目标物体的特征顶点按局部类别顺次连接，得到第一匹配结果；

计算所述第一匹配结果相对于预设的匹配模板的匹配分数，根据匹配分数对所述第一匹配结果进行筛选，得到第二匹配结果，其中所述匹配模板是由预先在目标物体上设置的若干特征顶点按预设的排列序号顺次连接得到，每个目标物体对应一个匹配模板；

根据所述第二匹配结果和所述匹配模板间的几何变换关系，补全所述第二匹配结果中缺失的特征顶点和连接关系，从而标识出所述待检测图像中的目标物体。

2.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述第一检测网络包括特征提取网络、分类检测网络和方框回归网络，所述特征提取网络用于根据输入图像计算得到第一特征图，所述分类检测网络用于根据所述第一特征图计算得到特征顶点所代表的局部特征的类别，所述方框回归网络用于根据所述第一特征图计算得到特征顶点的姿态信息；

所述第一检测网络通过以下方式构建：

构造第一训练集，所述第一训练集中的训练数据为样本图像，数据标签为特征顶点的姿态信息、特征顶点所代表的局部特征的类别组成的向量；

使用所述第一训练集进行训练，迭代使损失函数的值小于第一阈值，得到所述第一检测网络。