[发明专利]一种目标检测方法、系统、终端设备及存储介质

说明书

本申请适用于计算机应用技术领域，提供了一种目标检测方法、系统及终端设备，包括：将河道图像输入至目标检测模型进行图像增强、特征提取、特征融合以及特征分类处理，得到所述河道图像中的目标对象以及目标对象的分类结果；基于相邻帧河道图像对感兴趣的目标对象进行目标重识别，通过目标检测模型快速从河道图像中初步识别出目标对象，然后在基于相邻帧河道监控视频图像对感兴趣的目标对象进行目标重识别以提高识别准确度，从而能够快速地从河道监控视频图像中确定出需要轨迹追踪的目标类型的船只，有效减低了目标检测系统检测时间，提高了目标检测系统的实用性。

技术领域

本申请属于计算机应用技术领域，尤其涉及一种目标检测方法、系统、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

河道水域中蕴含丰富的矿产资源和生态资源。为了保护河道生态安全、指导河道治理以及规范各类水事活动，需要对河道进行监测，并准确快速地发现盗采河沙、非法捕捞等行为。

目前通常通过在河道区域安装监控摄像头，然后通过监测人员人眼识别是否存在盗采河沙或非法捕捞的船只，该方法需要消耗大量的人力。为了减少人力投入，目前通常基于数字图像处理并结合机器学习的目标检测算法来实现自动化检测，然而传统的目标检测算法侧重提高船只目标检测的识别正确率及定位精度上,忽视了算法的时间复杂度,导致对于复杂的图片识别的时间偏长,无法保证目标识别的时效性,导致目标检测系统的实用性偏低。

发明内容

本申请实施例提供了一种目标检测方法、系统、终端设备及计算机可读存储介质，可以解决传统的目标检测算法的时效性差，导致目标检测系统的实用性低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种目标检测方法，包括：

将河道图像输入至目标检测模型进行图像增强、特征提取、特征融合以及特征分类处理，得到所述河道图像中的目标对象以及目标对象的分类结果；

基于相邻帧河道图像对感兴趣的目标对象进行目标重识别。

在第一方面的一种实现方式中，所述目标检测模型包括数据增强模块、特征提取模块、特征融合模块以及结果预测模块。

在第一方面的一种实现方式中，在将河道图像输入至目标检测模型进行图像增强、特征提取、特征融合以及特征分类处理，得到所述河道图像中的目标对象以及目标对象的分类结果之前，还包括：

构建原始目标检测模型；

基于训练数据集对所述原始目标检测模型进行训练，得到训练完成的目标检测模型；

基于验证数据集对训练完成的目标检测模型进行验证，当验证通过时，将通过验证的目标检测模型确定为目标检测模型。

在第一方面的一种实现方式中，所述构建原始目标检测模型之后，还包括：

获取样本数据集，并将所述样本数据集分为训练数据集和验证数据集。

在第一方面的一种实现方式中，所述基于相邻帧河道图像对感兴趣的目标对象进行目标重识别，包括：

根据目标对象的分类结果确定感兴趣的目标对象；

获取感兴趣的目标对象的位置信息；

根据所述感兴趣的目标对象的位置信息确定出相邻帧河道图像的感兴趣区域；

根据所述感兴趣的目标对象的图像和相邻帧河道图像的感兴趣区域的图像进行特征匹配检测，若特征匹配成功，则确定目标对象被重识别。

在第一方面的一种实现方式中，所述根据所述感兴趣的目标对象的图像和相邻帧河道图像的感兴趣区域的图像进行特征匹配检测，若特征匹配成功，则确定目标对象被重识别，包括：