一种目标检测方法、装置、设备及介质与流程

本申请涉及目标跟踪，尤其涉及一种目标检测方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、从一张图像包含的多个人员中筛选出目标人员的场景越来越常见，所谓目标人员，指的是需要在该图像中确定其对应的目标人体框的人员，其中，一张图像中的目标人员的数量可以为1个，也可以为多个。比如，在虚拟舞台应用场景中，存在从图像包含的多个人员中选择一位表演者作为目标人员，并为该目标人员营造虚拟灯光的情况，因此，如何精确的从图像包含的多个人员中选择出目标人员至关重要。

2、相关技术中，一般是先通过人体检测算法，识别待检测图像中的每个人员对应的人体框，然后根据用户在图像中选择的目标人员所在区域的坐标信息遍历每个人体框，将包含该被选择的坐标信息的人体框，确定为目标人员对应的目标人体框。但是在基于人体检测算法确定每个人员对应的人体框时可能会存在误识或者漏识的情况，影响后续的目标检测结果，导致目标检测的准确率也不高。

技术实现思路

1、本申请提供了一种目标检测方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术中误识或者漏识而影响目标检测结果，导致目标检测的准确率不高的问题。

2、本申请提供了一种目标检测方法，所述方法包括：

3、接收坐标选择指令，其中，所述坐标选择指令中携带目标图像上被选择的每个目标坐标信息；

4、针对每个尺度，根据所述每个目标坐标信息以及预先保存的该尺度的人体框的尺寸信息，确定所述每个目标坐标信息对应所述尺寸信息的目标人体框；针对每个目标人体框内的像素点，根据该像素点与其所在的目标人体框对应的目标坐标信息的距离，确定该像素点的目标值；针对目标人体框外的每个像素点，根据该像素点与每个目标坐标信息的距离，确定该像素点的目标值；根据所述目标图像中每个像素点的目标值，确定在该尺度下所述目标图像对应的目标矩阵；

5、根据每个尺度对应的目标矩阵确定目标张量；

6、将所述目标张量以及所述目标图像输入到预先训练完成的检测模型中，输出每个预测框以及每个预测框对应的目标置信度；根据每个预测框对应的所述目标置信度以及非极大值抑制算法，确定每个目标坐标信息对应的目标框。

7、本申请还提供了一种目标检测装置，该装置包括：

8、接收模块，用于接收坐标选择指令，其中，所述坐标选择指令中携带目标图像上被选择的每个目标坐标信息；

9、确定模块，用于针对每个尺度，根据所述每个目标坐标信息以及预先保存的该尺度的人体框的尺寸信息，确定所述每个目标坐标信息对应所述尺寸信息的目标人体框；针对每个目标人体框内的像素点，根据该像素点与其所在的目标人体框对应的目标坐标信息的距离，确定该像素点的目标值；针对目标人体框外的每个像素点，根据该像素点与每个目标坐标信息的距离，确定该像素点的目标值；根据所述目标图像中每个像素点的目标值，确定在该尺度下所述目标图像对应的目标矩阵；根据每个尺度对应的目标矩阵确定目标张量；

10、处理模块，用于将所述目标张量以及所述目标图像输入到预先训练完成的检测模型中，输出每个预测框以及每个预测框对应的目标置信度；根据每个预测框对应的所述目标置信度以及非极大值抑制算法，确定每个目标坐标信息对应的目标框。

11、本申请还提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述任一所述目标检测方法的步骤。

12、本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有可由终端执行的计算机程序，当所述程序在所述终端上运行时，使得所述终端执行上述任一项所述目标检测方法的步骤。

13、由于在本申请实施例中，先根据被选择的每个目标坐标信息，针对每个尺度，根据每个目标坐标信息以及预先保存的该尺度的人体框的尺寸信息，确定每个目标坐标信息对应该尺寸信息的目标人体框，再针对每个尺度，确定该尺度下，位于目标人体框内的像素点对应的目标值以及位于目标人体框外的像素点对应的目标值，最终确定该尺度下对应的目标矩阵，并根据多个尺度对应的目标矩阵确定目标张量，并将该目标张量以及目标图像输入到预先训练完成的检测模型中，确定每个预测框，相比于直接将目标图像输入到预先训练完成的检测模型中预测对应的预测框而言，能够更有利于预先训练完成的检测模型对目标人体框所在的区域进行精确识别，从而提高了目标检测的准确性，有效的减少了误识或者漏识的情况。

技术特征：

1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个目标人体框内的像素点，根据该像素点与其所在的目标人体框对应的目标坐标信息的距离，确定该像素点的目标值包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对目标人体框外的每个像素点，根据该像素点与每个目标坐标信息的距离，确定该像素点的目标值包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个预测框对应的所述目标置信度以及非极大值抑制算法，确定每个目标坐标信息对应的目标框之前，所述方法还包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定预先保存的该尺度的人体框的尺寸信息的过程包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.一种目标检测装置，其特征在于，所述装置包括：

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于确定该像素点与其所在的目标人体框对应的目标坐标信息的距离的第一倒数；确定所述第一倒数与预设的第一数值的第一乘积；将所述第一乘积确定为该像素点对应的目标值。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器用于存储程序指令，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述权利要求1-6任一所述目标检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1-6任一所述目标检测方法的步骤。

技术总结
本申请公开了一种目标检测方法、装置、设备及介质，先根据被选择的每个目标坐标信息，针对每个尺度，根据每个目标坐标信息以及预先保存的该尺度的人体框的尺寸信息，确定每个目标坐标信息对应该尺寸信息的目标人体框，再确定该尺度下，目标人体框内的像素点对应的目标值以及目标人体框外的像素点对应的目标值，最终确定该尺度下对应的目标矩阵，并根据多个尺度对应的目标矩阵确定目标张量，并将该目标张量以及目标图像输入到预先训练完成的检测模型中，确定每个预测框，相比于直接将目标图像输入到预先训练完成的检测模型中预测对应的预测框而言，更有利于预先训练完成的检测模型对目标人体框所在的区域进行精确识别，提高了目标检测的准确性。

技术研发人员：张玉,刘帅帅,高雪松
受保护的技术使用者：青岛海信电子技术服务有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15