[发明专利]目标检测方法、装置、电子设备以及存储介质

说明书

本公开提供了一种目标检测方法、装置、电子设备以及存储介质，本公开涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于智慧城市和智能交通场景下。具体实现方案为：将待检测的图片输入到目标检测模型，利用目标检测模型在图片中标记出至少一个感兴趣区域、以及确定出每个感兴趣区域包含预设目标对象的初始置信度；确定出图片中干扰物的浓度信息；基于浓度信息和感兴趣区域对应的初始置信度，确定出感兴趣区域包含预设目标对象的目标置信度。上述方法可以利用图片中的干扰物的浓度重新调整初始置信度以得到目标置信度，提高置信度的准确度和可信度，在较大程度上降低检测结果的误检率。

技术领域

本公开涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于智慧城市和智能交通场景下。

背景技术

现有的针对图片的目标检测模型的训练方式，通常是将有干扰物的图片和无干扰物的图片共同作为训练数据对目标检测模型进行训练，由于在有干扰物的图片中目标对象的能见度较低，目标对象通常比较模糊，对模型而言学习难度较高，这会导致训练后的目标检测模型对有干扰物的图片的检测结果中出现较多的误检。

发明内容

本公开提供了一种目标检测方法、装置、电子设备以及存储介质。

根据本公开的第一方面，提供了一种目标检测方法，包括：

将待检测的图片输入到目标检测模型，利用目标检测模型在图片中标记出至少一个感兴趣区域、以及确定出每个感兴趣区域包含预设目标对象的初始置信度；

确定出图片中干扰物的浓度信息；

基于浓度信息和感兴趣区域对应的初始置信度，确定出感兴趣区域包含预设目标对象的目标置信度。

根据本公开的第二方面，提供了一种目标检测装置，包括：

初始置信度确定模块，用于将待检测的图片输入到目标检测模型，利用目标检测模型在图片中标记出至少一个感兴趣区域、以及确定出每个感兴趣区域包含预设目标对象的初始置信度；

浓度信息确定模块，用于确定出图片中干扰物的浓度信息；

目标置信度确定模块，用于基于浓度信息和感兴趣区域对应的初始置信度，确定出感兴趣区域包含预设目标对象的目标置信度。

根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的目标检测方法。

根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述的目标检测方法。

根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述的目标检测方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

本公开提供的技术方案带来的有益效果是：

在本公开的技术方案中，在利用常规的目标检测模型确定出图片中每个感兴趣区域包含对应的目标对象的初始置信度之后，可以继续利用图片中的干扰物的浓度重新调整初始置信度以得到目标置信度，提高置信度的准确度和可信度，在较大程度上降低检测结果的误检率。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1示出了本公开实施例提供的一种目标检测方法的流程示意图；