[发明专利]一种图像帧中目标尺度与区域估计的方法

摘要

本发明公开了一种图像帧中目标尺度与区域估计的方法。本发明将图像划分成多个区块，在多个区块上做小尺度目标的尺度估计，对全图做大尺度目标的尺度估计。尺度估计将尺度空间划分成多个区间。对每个区间做判断，图像上是否存在属于这个区间的目标。目标尺度估计以多个二分类实现，二分类得到对应尺度是否有目标的概率分数，在尺度空间上可以组成一个分数向量。目标尺度估计的结果是尺度空间上对应尺度目标是否存在的分数向量。本发明可以快速对图像帧中目标的尺度和区域做出估计，减少多尺度金字塔图像检测所需要处理的尺度和面积，减少检测算法的耗时。

主权项

1.一种图像帧中目标尺度与区域估计的方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤一、离线训练1.1将原始图像做随机裁剪和水平翻转扰动，缩放为固定尺寸；1.2生成大尺度目标标签：大尺度目标定义为尺度属于[n1,n2]的目标；根据缩放图像上的目标宽高的均值计算大尺度分数向量；对于一个区间，如果存在属于这个尺度区间的目标，分数向量上对应的分数置为1，为正样本；如果不存在属于这个尺度区间的目标，分数向量上对应的分数置为0，为负样本；1.3生成小尺度目标标签：小尺度目标定义为尺度属于[m1,m2]的目标；将图像划分成L个大小为a、步长为s的区域；对于单个区域，根据区域内目标宽高的均值计算小尺度分数向量；正负样本计算规则与大尺度目标相同；1.4使用caffe训练目标尺度分类器；步骤二、在线检测2.1、将图像缩放，输入训练好的目标尺度分类器，得到尺度估计的分布分数；2.2、大尺度目标估计：2.2.1、对大尺度估计的分布分数做平滑；2.2.2、对大尺度估计的分布分数做非极大值抑制，得到全图是否有大尺度目标，如果有大尺度目标，得到大尺度目标的尺度；2.3、小尺度目标尺度与区域估计：2.3.1、对一个区域的小尺度估计分数做平滑；2.3.2、对区域的小尺度估计的分布分数做非极大值抑制，得到该区域图是否有小尺度目标，如果有小尺度目标，得到小尺度目标的尺度；2.3.3、对其它区域做2.3.1和2.3.2相同的操作；2.4、输出图像帧的尺度和区域估计结果。