[发明专利]目标检测方法及应用其的车辆抛洒滴漏识别方法

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待测图像；

将所述待测图像经卷积池化后得到的特征图输入特征提取网络中，其中，所述特征提取网络包括多层残差模块和每相邻两层所述残差模块间连接的感受野增强模块，所述感受野增强模块用于增强每一所述残差模块输出的图像特征的感受野；

在所述感受野增强模块将残差模块输出的第一特征信息的通道分为不同部分特征，一部分特征送入增大感受野算子进行卷积，输出的特征结果与另一部分特征拼接，对拼接后的特征采用通道混洗后与所述第一特征信息进行求和，输出第二特征信息；

从第二个所述残差模块起将每一所述残差模块输出的图像特征与下一所述残差模块输出的图像特征输入融合网络中进行融合获取多个融合特征；

分别将每一所述融合特征输入预测网络中，输出预测结果。

2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述增大感受野算子包括一个增大感受野的3x3卷积核和一个用于扩充特征通道数的1x1卷积核，经1x1卷积后的所述特征结果的通道数与另一部分特征通道数之和与所述第一特征信息通道数相等。

3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述通道混洗包括：采用shuffleNet对拼接后的各部分特征的通道进行有序打乱。

4.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，应用于抛洒物检测中，其中所述预测结果至少包括所述待测图像中确定抛洒物位置的抛洒物候选框。

5.根据权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于，基于所述抛洒物候选框从所述待测图像中提取抛洒物图像，对所述抛洒物图像进行尺度变化后复制在第一样本图像上得到第二样本图像，其中，所述第一样本图像、所述第二样本图像用于对目标检测方法所需模型进行训练。

6.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，每个所述残差模块包括若干堆叠的残差块，其中每一所述残差块包括一个用于减少特征通道的1x1卷积核、一个用于增大感受野的3x3卷积核和一个用于扩充特征通道数的1x1卷积核，下层残差模块的残差块数量大于上层残差模块的残差数量且最下层残差模块的残差块数量与最上层残差模块的残差块数量相等。

7.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，在所述融合网络中将每个下层残差模块输出的图像特征通过反卷积进行图像特征的尺寸放大，将放大后的图像特征与上层残差模块输出的图像特征拼接，输出所述融合特征。

8.一种车辆抛洒滴漏识别方法，其特征在于，包括：

将连续多帧监控视频帧输入车辆检测模型，获取至少两所述监控视频帧中同一待测车辆的轨迹坐标点；

跟踪所述轨迹坐标点的变化得到车辆运动轨迹；

基于所述车辆运动轨迹在待测视频帧中确定待测图像；

根据权利要求1-7任一所述的目标检测方法检测所述待测图像中的抛洒物。

9.根据权利要求8所述的车辆抛洒滴漏识别方法，其特征在于，“将连续多帧监控视频帧输入车辆检测模型，获取至少两所述监控视频帧中同一待测车辆的轨迹坐标点”包括：

将连续多帧监控视频帧输入车辆检测模型，得到所述车辆检测模型输出的多个车辆目标框，为同一待测车辆对应的所述车辆目标框生成标识码；

获取至少两所述监控视频帧中同一所述标识码对应的所述车辆目标框的中心点坐标，将所述中心点坐标确定为轨迹坐标点。