[发明专利]一种基于仿复眼感知的目标识别方法

摘要

本发明公开了一种基于仿复眼感知的目标识别方法，包括仿复眼感知网络、超像素聚类、显著性计算三个部分，包括以下步骤：（1）获取原始彩色图像；（2）将彩色图像送入仿复眼感知网络提取图像特征，进行目标框预测与类别判定；（3）从图像中提取感兴趣区域；（4）将感兴趣区域从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间；（5）对感兴趣区域像素进行超像素聚类，获得有感知意义的原子区域；（6）在原子区域基础上进行背景检测；（7）对背景检测结果进行优化，获得目标物体掩模。本发明的方法能够在非结构化环境下实现目标识别，且冗余计算少速度快，流程简单容易理解并可以根据场景对其中的模块针对性优化，具有较高的适应性。

主权项

1.一种基于仿复眼感知的目标识别方法，包括仿复眼感知网络、超像素聚类、显著性计算三个部分，其特征在于：所述的仿复眼感知网络在一次评估中直接从完整图像预测物体边界框和类别概率，理解场景获得感兴趣区域，在感兴趣区域上进行超像素聚类获得有感知意义的原子区域，通过显著性计算分离出属于物体的原子区域提取目标，具体包括以下步骤：(1)获取原始彩色图像；(2)将彩色图像送入仿复眼感知网络提取图像特征，进行目标框预测与类别判定；(3)从图像中提取感兴趣区域；(4)将感兴趣区域从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间；(5)对感兴趣区域像素进行超像素聚类，获得有感知意义的原子区域；(6)在原子区域基础上进行背景检测；(7)对背景检测结果进行优化，获得目标物体掩模。