[发明专利]相机阵列的目标检测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种相机阵列的目标检测方法、装置、电子设备及存储介质。该相机阵列的目标检测方法用于对原始图像中的目标进行检测，所述原始图像包括至少两张子图像，相机阵列的目标检测方法包括：将所述至少两张子图像进行叠加，并得到待测叠加图像；根据第一预设模型对所述待测叠加图像进行目标识别，并得到候选标识；根据所述至少两张子图像对所述候选标识进行分类，并得到目标标识；根据所述目标标识确定所述至少两张子图像中的目标。本申请实施例能够减少目标检测的计算量，并在不影响目标检测精度的前提下提高了对图像中目标的检测速度。

技术领域

本发明涉及目标检测技术领域，尤其涉及一种相机阵列的目标检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

相关技术中，采用深度神经网络等方法对图像进行目标检测。但是，上述方法需要一定的计算复杂度，以及会出现较大的计算量，从而对计算设备的性能要求较高。并且，上述方法是直接对原始图像进行目标检测，当原始图像的像素点较多时，会对检测速度造成影响。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种相机阵列的目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，能够在不降低检测精度的前提下，提高对图像中目标的检测速度。

根据本发明的第一方面实施例的相机阵列的目标检测方法，用于对原始图像中的目标进行检测，所述原始图像拆分为至少两张子图像，所述相机阵列的目标检测方法包括：将所述至少两张子图像进行叠加，并得到待测叠加图像；根据第一预设模型对所述待测叠加图像进行目标识别，并得到候选标识；根据所述至少两张子图像对所述候选标识进行分类，并得到目标标识；根据所述目标标识确定所述至少两张子图像中的目标。

根据本发明实施例的相机阵列的目标检测方法，至少具有如下有益效果：通过对至少两张子图像进行叠加，以得到待测叠加图像，并对该待测叠加图像进行目标识别，从而减少了目标检测的计算量；通过至少两张子图像对候选标识进行分类识别，以得到真正表示目标的目标标识，从而实现了在不影响检测精度的前提下，提高对目标的检测速度。

根据本发明的一些实施例，所述根据所述至少两张子图像对所述候选标识进行分类，并得到目标标识，包括：将所述候选标识分配给所述至少两张子图像，并得到至少两张分配图像；根据第二预设模型对所述至少两张分配图像中的所述候选标识进行分类，并得到所述目标标识。

根据本发明的一些实施例，所述第一预设模型由以下步骤得到：对至少两张子样本图像进行目标识别，并得到样本标识；将至少两张样本图像、所述样本标识进行叠加，并得到样本叠加图像；将所述样本叠加图像和所述样本标识输入至模型中进行训练，以得到所述第一预设模型；其中，所述至少两张子样本图像的尺寸相同。

根据本发明的一些实施例，还包括：若所述至少两张子样本图像的尺寸不相同，则对子样本图像进行填充零值操作。

根据本发明的一些实施例，所述第二预设模型由以下步骤得到：对目标和非目标进行二分类训练，以得到所述第二预设模型。

根据本发明的第二方面实施例的相机阵列的目标检测装置，用于对原始图像中的目标进行检测，所述原始图像包括至少两张子图像，所述相机阵列的目标检测装置包括：第一模块，将所述至少两张子图像进行叠加，并得到待测叠加图像；第二模块，用于根据第一预设模型对所述待测叠加图像进行目标识别，并得到候选标识；第三模块，用于根据所述至少两张子图像对所述候选标识进行分类，并得到目标标识；第四模块，用于根据所述目标标识确定所述至少两张原始图像中的目标。根据本发明的第三方面实施例的电子设备，包括：至少一个处理器；至少一个存储器，用于存储至少一个程序；当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如上述任一实施例所描述的相机阵列的目标检测方法。

根据本发明的第四方面实施例的计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行指令，其特征在于，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于实现如上述任一实施例所描述的相机阵列的目标检测方法。