CN110472638A - 一种目标检测方法、装置及设备、存储介质 - Google Patents

一种目标检测方法、装置及设备、存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供一种目标检测方法、装置及设备、存储介质，该目标检测方法包括：对训练数据集中的图像进行处理，获得所述图像的边缘图像；基于所述边缘图像进行训练获得目标检测模型；获取待检测的图像，对所述待检测的图像进行处理，获得待检测的边缘图像；将所述待检测的边缘图像输入所述目标检测模型实现目标检测。本实施例提供的方案，进行边缘提取，可以大大减少运算量，从而提高目标检测速度。

Description

一种目标检测方法、装置及设备、存储介质
技术领域
本文涉及图像处理技术，尤指一种目标检测方法、装置及设备、存储介质。
背景技术
在2012年深度学习正式介入计算机视觉目标检测任务之前，传统的目标检测算法一直是以滑动窗口卷积等较为传统的方式进行区域选择、特征提取和分类回归等步骤。在深度学习兴起并逐渐成为计算机视觉的核心方法之后，基于深度学习算法的一系列目标检测算法大致可以分为两大流派：
两步走(two-stage)算法：先产生候选区域然后再进行CNN分类(RCNN系列)；
一步走(one-stage)算法：直接对输入图像应用算法并输出类别和相应的定位(yolo系列)。
虽然一步走方法相比两步走方法能够在速度上占据优势，但在精确度方面显然两步走方法更有优势。但是无论采用哪种方法，由于目标检测比较耗时，目前在视频领域都很难达到对于目标的实时检测。
目前，基于卷积神经网络的目标检测取得了一定进展，但仍存在一些需要解决的问题。一方面，目前都是通过实验来证明卷积神经网络的有效性，训练参数的设置大多依靠经验和实践，缺乏理论指导和量化分析；另一方面，为了提升检测的准确度，大多数时候是通过增加网络模型的深度达到。但是一般情况下，网络模型越深，算法的运算时间则越长，导致很多时候算法很难在实际生活中进行部署。比如自动驾驶等实时性要求较高的领域，目标检测的速度往往是最核心的问题。
发明内容
本申请提供了一种目标检测方法、装置及设备、存储介质，可以提高目标检测速度。
本申请提供了一种目标检测方法，包括：
对训练数据集中的图像进行处理，获得所述图像的边缘图像；
基于所述边缘图像进行训练获得目标检测模型；
获取待检测的图像，对所述待检测的图像进行处理，获得待检测的边缘图像；
将所述待检测的边缘图像输入所述目标检测模型实现目标检测。
在一实施例中，所述训练数据集中的图像为同一目标尺寸的图像。
在一实施例中，所述对训练数据集中的图像进行处理，获得所述图像的边缘图像包括：
对所述训练数据集中的图像进行边缘提取后，再进行阈值变换转换为二值图像，所述二值图像即为所述图像的边缘图像。
在一实施例中，所述对所述待检测的图像进行处理，获得待检测的边缘图像包括：
将所述待检测的图像处理为目标尺寸的图像后，进行边缘提取，再进行阈值变换转换为二值图像，得到所述待检测的边缘图像。
在一实施例中，所述进行边缘提取包括：
使用Canny算子进行边缘提取。
在一实施例中，所述目标检测模型为卷积神经网络。
本发明至少一实施例提供一种目标检测装置，包括：
训练模块，用于对训练数据集中的图像进行处理，获得所述图像的边缘图像；基于所述边缘图像进行训练获得目标检测模型；
检测模块，用于获取待检测的图像，对所述待检测的图像进行处理，获得待检测的边缘图像；将所述待检测的边缘图像输入所述目标检测模型实现目标检测。
在一实施例中，所述检测模块对所述待检测的图像进行处理，获得待检测的边缘图像包括：
所述检测模块将所述待检测的图像处理为目标尺寸的图像后，进行边缘提取，再进行阈值变换转换为二值图像，得到所述待检测的边缘图像。
本发明至少一实施例提供一种目标检测设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有程序，所述程序在被所述处理器读取执行时，实现任一实施例所述的目标检测方法。
本发明至少一实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现任一实施例所述的目标检测方法。
本实施例提供的方案，进行边缘提取，可以从图像中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量，相比使用原始图像进行目标检测，可以大大减少运算量，从而提高目标检测速度。
本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所描述的方案来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本申请技术方案的理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，并不构成对本申请技术方案的限制。
图1为本发明一实施例提供的目标检测方法流程图；
图2为本发明另一实施例提供的目标检测方法流程图；
图3为本发明一实施例提供的边缘图像示意图；
图4为本发明一实施例提供的目标检测装置框图；
图5为本发明一实施例提供的目标检测设备框图；
图6为本发明一实施例提供的计算机可读存储介质框图。
具体实施方式
本申请描述了多个实施例，但是该描述是示例性的，而不是限制性的，并且对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是，在本申请所描述的实施例包含的范围内可以有更多的实施例和实现方案。尽管在附图中示出了许多可能的特征组合，并在具体实施方式中进行了讨论，但是所公开的特征的许多其它组合方式也是可能的。除非特意加以限制的情况以外，任何实施例的任何特征或元件可以与任何其它实施例中的任何其他特征或元件结合使用，或可以替代任何其它实施例中的任何其他特征或元件。
本申请包括并设想了与本领域普通技术人员已知的特征和元件的组合。本申请已经公开的实施例、特征和元件也可以与任何常规特征或元件组合，以形成由权利要求限定的独特的发明方案。任何实施例的任何特征或元件也可以与来自其它发明方案的特征或元件组合，以形成另一个由权利要求限定的独特的发明方案。因此，应当理解，在本申请中示出和/或讨论的任何特征可以单独地或以任何适当的组合来实现。因此，除了根据所附权利要求及其等同替换所做的限制以外，实施例不受其它限制。此外，可以在所附权利要求的保护范围内进行各种修改和改变。
此外，在描述具有代表性的实施例时，说明书可能已经将方法和/或过程呈现为特定的步骤序列。然而，在该方法或过程不依赖于本文所述步骤的特定顺序的程度上，该方法或过程不应限于所述的特定顺序的步骤。如本领域普通技术人员将理解的，其它的步骤顺序也是可能的。因此，说明书中阐述的步骤的特定顺序不应被解释为对权利要求的限制。此外，针对该方法和/或过程的权利要求不应限于按照所写顺序执行它们的步骤，本领域技术人员可以容易地理解，这些顺序可以变化，并且仍然保持在本申请实施例的精神和范围内。
相关技术中的目标检测方法基本上都是先将原始图像进行resize成固定尺寸的图像，然后将固定尺寸的图像放入卷积神经网络中进行提取特征，然后通过提取到的特征对候选框进行分类或者回归，得到目标和位置。由于卷积操作涉及大量的浮点运算，所以导致使用卷积操作相当耗时。
由于采用卷积神经网络方法对于目标检测的主要性能瓶颈在于浮点运算，大多数模型可能需要进行上亿次浮点运算，但是在一幅图像中，目标大多集中在图像的一部分区块中，因此，大多数时候模型在使用卷积进行提取特征的过程中，其实做了很多不必要的运算。因此本申请中先对原始图像进行边缘纹理的提取，然后基于边缘图像进行目标检测。边缘提取比如利用Canny算子。
如图1所示，本发明一实施例提供一种目标检测方法，包括：
步骤101，对训练数据集中的图像进行处理，获得所述图像的边缘图像；
步骤102，基于所述边缘图像进行训练获得目标检测模型；
具体的，设定初始的目标检测模型，将边缘图像输入所述初始的目标检测模型，获取输出的目标检测结果，根据目标检测结果与实际的目标位置的差距，调整目标检测模型的参数，使用训练数据集所得的边缘图形对目标检测模型的参数进行训练后，得到最终的目标检测模型。
步骤103，获取待检测的图像，对所述待检测的图像进行处理，获得待检测的边缘图像；
步骤104，将所述待检测的边缘图像输入所述目标检测模型实现目标检测。
本实施例提供的方案，进行边缘提取，可以从图像中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量，相比使用原始图像进行目标检测，可以大大减少运算量，从而提高目标检测速度。
在一实施例中，所述训练数据集中的图像为同一目标尺寸的图像。目标尺寸可以根据需要设定，本申请对此不作限定。需要说明的是，训练数据集中的图像也可以不是同一目标尺寸的图像，则需要对训练数据集中的图像进行处理为同一目标尺寸的图像。
在一实施例中，所述对训练数据集中的图像进行处理，获得所述图像的边缘图像包括：
对所述训练数据集中的图像进行边缘提取后，再进行阈值变换转换为二值图像，所述二值图像即为所述图像的边缘图像。其中，转换为二值图像比如转换为只有0和1像素值的图像，使用只有0和1像素值的图像能够显著加速目标检测模型的训练和检测的过程。需要说明的是，也可以使用除0和1外的其他二值图像。
在一实施例中，所述进行边缘提取包括：使用Canny算子进行边缘提取。需要说明的是，此处仅为示例，也可使用其他边缘提取算法进行边缘提取，比如，可以通过Sobel算子进行边缘提取。使用Canny算子更更多的保留图像中的有用信息，最终的目标检测结果更准确。
在一实施例中，所述对所述待检测的图像进行处理，获得待检测的边缘图像包括：
将所述待检测的图像处理为目标尺寸的图像后，进行边缘提取，再进行阈值变换转换为二值图像，得到所述待检测的边缘图像。
其中，处理成目标尺寸比如进行resize处理。
在一实施例中，所述目标检测模型为卷积神经网络。所述卷积神经网络为进行目标检测的各种类型的卷积神经网络，本申请对此不作限定。
在实际应用场景中，对需要进行目标检测的图像的边缘检测与该图像中对象的色彩并无太大关系，因此为了降低运算量，这里仅需要考虑图像中的灰度值即可，也即可以先对需要进行目标检测的图像进行灰度化以及降采样后再进行边缘检测。
下面通过一具体实例进行说明。
如图2所示，包括：
步骤201，将多个原始图像进行resize成固定尺寸(即目标尺寸)的图像，得到训练数据集。
步骤202，使用Canny算子对训练数据集中的图像进行边缘提取；
其中，使用Canny算子边缘检测可以从图像中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量。
步骤203，将边缘图像进行阈值变换成为二值图像，该二值图像只有0和1像素值。使用只有0和1像素值的图像能够显著加速网络模型训练和加速的过程。
二值图像的一个示例如图3所示，其中，白色线条即为提取的边缘。
步骤204，将所述二值图像输入目标检测模型中进行目标检测模型的训练。
其中，初始的目标检测模型可以使用相关技术中的目标检测模型。目标检测模型比如为卷积神经网络，训练过程可以参考卷积神经网络的模型训练过程，此处不再赘述。
步骤205，使用训练好的目标检测模型对待检测的图像进行目标检测。
具体的，获取待检测的图像，将其resize成目标尺寸的图像，使用canny算子进行边缘提取，并对提取后的图像进行二值后得到二值图像，输入训练后的目标检测模型进行目标检测。
本实施例提供的方案，通过将Canny算法引入现有的目标检测算法中，并将边缘图像进行二值化，能够显著加速图像在卷积过程中的时间，由于Canny算子在图像处理过程中，能够保留图像的边缘信息，而不丢失图像的结构信息。因为对于大多数目标检测任务，大多数目标可以通过边缘去描述。所以，在前向传播过程中，对于像素值为0的区域卷积运算可以通过位运算进行加速，从而能够减少大量的浮点运算，因此本实施例提供的方案能够显著加速模型的运算速度。本实施例提供的方案，不局限采用的目标检测方法，是一种可分离的目标检测手段，可以将该方法与大多数基于卷积的目标检测方法进行结合，达到加速的效果。
基于同一发明构思，如图4所示，本发明一实施例提供一种目标检测装置，包括：
训练模块401，用于对训练数据集中的图像进行处理，获得所述图像的边缘图像；基于所述边缘图像进行训练获得目标检测模型；
检测模块402，用于获取待检测的图像，对所述待检测的图像进行处理，获得待检测的边缘图像；将所述待检测的边缘图像输入所述目标检测模型实现目标检测。
在一实施例中，所述检测模块402对所述待检测的图像进行处理，获得待检测的边缘图像包括：
所述检测模块402将所述待检测的图像处理为目标尺寸的图像后，进行边缘提取，再进行阈值变换转换为二值图像，得到所述待检测的边缘图像。
其中，训练模块401和检测模块402的其他技术细节请参考方法实施例中的实现，此处不再赘述。
基于同一发明构思，如图5所示，本发明一实施例提供一种目标检测设备50，包括存储器510和处理器520，所述存储器510存储有程序，所述程序在被所述处理器520读取执行时，实现任一实施例所述的目标检测方法。
基于同一发明构思，如图6所示，本发明一实施例提供一种计算机可读存储介质60，所述计算机可读存储介质60存储有一个或者多个程序610，所述一个或者多个程序610可被一个或者多个处理器执行，以实现任一实施例所述的目标检测方法。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

Claims (10)

1.一种目标检测方法，包括：
对训练数据集中的图像进行处理，获得所述图像的边缘图像；
基于所述边缘图像进行训练获得目标检测模型；
获取待检测的图像，对所述待检测的图像进行处理，获得待检测的边缘图像；
将所述待检测的边缘图像输入所述目标检测模型实现目标检测。
2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述训练数据集中的图像为同一目标尺寸的图像。
3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述对训练数据集中的图像进行处理，获得所述图像的边缘图像包括：
对所述训练数据集中的图像进行边缘提取后，再进行阈值变换转换为二值图像，所述二值图像即为所述图像的边缘图像。
4.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述对所述待检测的图像进行处理，获得待检测的边缘图像包括：
将所述待检测的图像处理为目标尺寸的图像后，进行边缘提取，再进行阈值变换转换为二值图像，得到所述待检测的边缘图像。
5.根据权利要求3或4所述的目标检测方法，其特征在于，所述进行边缘提取包括：
使用Canny算子进行边缘提取。
6.根据权利要求1至4任一所述的目标检测方法，其特征在于，所述目标检测模型为卷积神经网络。
7.一种目标检测装置，其特征在于，包括：
训练模块，用于对训练数据集中的图像进行处理，获得所述图像的边缘图像；基于所述边缘图像进行训练获得目标检测模型；
检测模块，用于获取待检测的图像，对所述待检测的图像进行处理，获得待检测的边缘图像；将所述待检测的边缘图像输入所述目标检测模型实现目标检测。
8.根据权利要求7所述的目标检测装置，其特征在于，所述检测模块对所述待检测的图像进行处理，获得待检测的边缘图像包括：
所述检测模块将所述待检测的图像处理为目标尺寸的图像后，进行边缘提取，再进行阈值变换转换为二值图像，得到所述待检测的边缘图像。
9.一种目标检测设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有程序，所述程序在被所述处理器读取执行时，实现如权利要求1至6任一所述的目标检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至6任一所述的目标检测方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112052907A (zh) * 2020-09-15 2020-12-08 浙江智慧视频安防创新中心有限公司 基于图像边缘信息的目标检测方法、装置及存储介质
WO2024065976A1 (zh) * 2022-09-28 2024-04-04 广东利元亨智能装备股份有限公司 电芯对齐度检测方法、控制器、检测系统以及存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150016731A1 (en) * 2013-07-10 2015-01-15 Canon Kabushiki Kaisha Pattern matching method and pattern matching apparatus
CN107958255A (zh) * 2017-11-21 2018-04-24 中国科学院微电子研究所 一种基于图像的目标检测方法及装置
CN108121991A (zh) * 2018-01-06 2018-06-05 北京航空航天大学 一种基于边缘候选区域提取的深度学习舰船目标检测方法
CN108710881A (zh) * 2018-05-23 2018-10-26 中国民用航空总局第二研究所 神经网络模型、候选目标区域生成方法、模型训练方法
CN109146967A (zh) * 2018-07-09 2019-01-04 上海斐讯数据通信技术有限公司 图像中目标对象的定位方法和装置
CN109635758A (zh) * 2018-12-18 2019-04-16 武汉市蓝领英才科技有限公司 智慧工地基于视频的高空作业人员安全带穿戴检测方法
CN109886282A (zh) * 2019-02-26 2019-06-14 腾讯科技（深圳）有限公司 对象检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备
CN109886307A (zh) * 2019-01-24 2019-06-14 西安交通大学 一种基于卷积神经网络的图像检测方法及系统

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150016731A1 (en) * 2013-07-10 2015-01-15 Canon Kabushiki Kaisha Pattern matching method and pattern matching apparatus
CN107958255A (zh) * 2017-11-21 2018-04-24 中国科学院微电子研究所 一种基于图像的目标检测方法及装置
CN108121991A (zh) * 2018-01-06 2018-06-05 北京航空航天大学 一种基于边缘候选区域提取的深度学习舰船目标检测方法
CN108710881A (zh) * 2018-05-23 2018-10-26 中国民用航空总局第二研究所 神经网络模型、候选目标区域生成方法、模型训练方法
CN109146967A (zh) * 2018-07-09 2019-01-04 上海斐讯数据通信技术有限公司 图像中目标对象的定位方法和装置
CN109635758A (zh) * 2018-12-18 2019-04-16 武汉市蓝领英才科技有限公司 智慧工地基于视频的高空作业人员安全带穿戴检测方法
CN109886307A (zh) * 2019-01-24 2019-06-14 西安交通大学 一种基于卷积神经网络的图像检测方法及系统
CN109886282A (zh) * 2019-02-26 2019-06-14 腾讯科技（深圳）有限公司 对象检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112052907A (zh) * 2020-09-15 2020-12-08 浙江智慧视频安防创新中心有限公司 基于图像边缘信息的目标检测方法、装置及存储介质
WO2024065976A1 (zh) * 2022-09-28 2024-04-04 广东利元亨智能装备股份有限公司 电芯对齐度检测方法、控制器、检测系统以及存储介质

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