CN112784650A - 一种提升目标检测效率的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种提升目标检测效率的方法，包括以下步骤：S1，初始化的分块信息，分为N小块，N为大于1的正整数，初始设置i＝0；S2，输入视频帧；S3，对于当前检测帧，按第i块坐标截取出这一小块作为新的检测图像；S4，对步骤S3中所述新的检测图像进行目标检测，检测出来的目标相对于原始分辨率进行坐标还原，并保存该坐标；S5，当前检测结果和之前帧保留的所有检测结果进行重合度IOU计算，并输出结果；S6，判断i是否大于等于N，如果是则i置0，否则i＝i+1；S7，继续下一帧的检测，重复步骤S3—S5，直至所有帧检测完毕。
Description
技术领域
本发明涉及识别技术领域，特别涉及一种提升目标检测效率的方法。
背景技术
随着科技的不断发展，特别是计算机视觉技术的发展，检测识别技术广泛应用于信息安全、电子认证等各个领域，图像特征提取方法具有良好的识别性能。目前的检测领域，常用的技术术语包括：
1.目标检测：指在一帧输入图像中找到所需的目标物体，并给出其相应坐标的过程，比如人脸检测，人形检测，车牌检测等等，这里都适用；
2.检测效率：指从输入检测图片到给出最终结果所需要的时间，时间越短，效率越高。
其中，现有的目标检测算法，包括Adboost+haar,Adboost+hog等浅层学习进行目标检测算法以及RCNN，YOLO，fasterRCNN等深度学习目标检测算法。
但是，一般的目标检测每次都针对全帧检测，效率低下，且相对于静止的目标，每帧都需要过一遍流程，耗费的资源多，导致cpu占用率也高。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的在于：在不影响目标检测精确度的前提下，提升目标检测的效率，降低cpu占用率。
具体地，本发明提供一种提升目标检测效率的方法，包括以下步骤：
S1，初始化分块信息，分为N小块，N为大于1的正整数，初始设置i＝0；
S2，输入视频帧；
S3，对于当前检测帧，按第i块坐标截取出这一小块作为新的检测图像；
S4，对步骤S3中所述新的检测图像进行目标检测，检测出来的目标相对于原始分辨率进行坐标还原，并保存该坐标；
S5，当前检测结果和之前帧保留的所有检测结果进行重合度IOU计算，并输出结果；
S6，判断i是否大于等于N，如果是则i置0，否则i＝i+1；
S7，继续下一帧的检测，重复步骤S3—S6，直至所有帧检测完毕。
由此，本申请的优势在于：在不影响目标检测精确度的前提下，提升目标检测的效率，降低cpu占用率。通过每帧只取一小块进行目标检测，其他帧采用目标验证的方式，既提升了效率，又保证了精度。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。
图1是本发明涉及的方法的流程示意框图。
图2是本发明的方法的具体实施例的流程图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的技术内容及优点，现结合附图对本发明进行进一步的详细说明。
如图1所示，本发明涉及一种提升目标检测效率的方法，包括以下步骤：
S1，初始化分块信息，分为N小块，N为大于1的正整数，初始设置i＝0；
S2，输入视频帧；
S3，对于当前检测帧，按第i块坐标截取出这一小块作为新的检测图像；
S4，对步骤S3中所述新的检测图像进行目标检测，检测出来的目标相对于原始分辨率进行坐标还原，并保存该坐标；
S5，当前检测结果和之前帧保留的所有检测结果进行重合度IOU计算，并输出结果；
S6，判断i是否大于等于N，如果是则i置0，否则i＝i+1；
S7，继续下一帧的检测，重复步骤S3—S6，直至所有帧检测完毕。
所述的步骤S5进一步包括：
Sa，按以下公式进行重合度IOU计算：
rectM＝rectA&rectB
IOU1＝rectM.area()/rectA.area()
IOU2＝rectM.area()/rectB.area()；
Sb，判断：
如果IOU1〉0.5或IOU2〉0.5，则认为是同一目标，用当前检测结果作位置更新并输出；
否则认为该检测目标是新目标，保存并输出；
Sc，当前帧所有结果输出。
所述的步骤Sb和Sc之间还可以包含以下步骤：
如果之前帧的某一保存值不和任一检测结果的IOU〉0.5，则对该目标小幅度扩充进行验证，相当于小目标框走一遍目标检测流程，如果通过则表示目标存在，输出结果，不通过则表示目标消失或大幅移动，进行清除。
所述步骤S4中的目标检测采用事先给定的目标检测方法，由于目标检测的方法/算法已存在大量的现有技术，本申请的发明可以采用任一种适合的现有方法/算法，因此具体的方法将不再此累述。
所述的步骤S1中初始化时给出所有的分块信息，包括每块的左上角以及宽/高信息。
所述的分块信息针对原分辨率。
所述的分块与分块之间有一定的交叉。
如图2所示，本发明一种提升目标检测效率的方法的具体实施例，具体流程如下：
1.初始化的时候给出所有的分块信息(针对原分辨率)，包括每块的左上角以及宽/高信息，注意块与块之间有一定的交叉，以防在临界位置导致的漏检，这里假设共分了N块，此时i＝0；
2.对于当前检测帧，按第i块坐标截取出这一小块作为新的检测图像；
3.按所给的目标检测方法对2中新的检测图像进行目标检测，检测出来的目标相对于原始分辨率进行坐标还原，并保存该坐标；
4.当前检测结果和之前帧保留的所有检测结果进行重合度IOU计算，具体公式如下：
rectM＝rectA&rectB
IOU1＝rectM.area()/rectA.area()
IOU2＝rectM.area()/rectB.area()
如果IOU1〉0.5或IOU2〉0.5，则认为是同一目标，用当前检测结果作位置更新并输出；否则认为该检测目标是新目标，保存并输出；如果之前帧的某一保存值不和任一检测结果的IOU〉0.5，则对该目标小幅度扩充(这一步是为了避免目标移动导致结果误差)进行验证，相当于小目标框走一遍目标检测流程，如果通过则表示目标存在，输出结果，不通过则表示目标消失或大幅移动，清除；当前帧所有结果输出；
5.判断i是否大于等于N，如果是则i置0，否则i＝i+1；
6.继续下一帧的检测，重复步骤2—5，直至所有帧检测完毕。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种提升目标检测效率的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，初始化分块信息，分为N小块，N为大于1的正整数，初始设置i＝0；
S2，输入视频帧；
S3，对于当前检测帧，按第i块坐标截取出这一小块作为新的检测图像；
S4，对步骤S3中所述新的检测图像进行目标检测，检测出来的目标相对于原始分辨率进行坐标还原，并保存该坐标；
S5，当前检测结果和之前帧保留的所有检测结果进行重合度IOU计算，并输出结果；
S6，判断i是否大于等于N，如果是则i置0，否则i＝i+1；
S7，继续下一帧的检测，重复步骤S3—S6，直至所有帧检测完毕。
2.根据权利要求1所述的一种提升目标检测效率的方法，其特征在于，所述的步骤S5进一步包括：
Sa，按以下公式进行重合度IOU计算：
rectM＝rectA&rectB
IOU1＝rectM.area()/rectA.area()
IOU2＝rectM.area()/rectB.area()；
Sb，判断：
如果IOU1〉0.5或IOU2〉0.5，则认为是同一目标，用当前检测结果作位置更新并输出；
否则认为该检测目标是新目标，保存并输出；
Sc，当前帧所有结果输出。
3.根据权利要求2所述的一种提升目标检测效率的方法，其特征在于，所述的步骤Sb和Sc之间还可以包含以下步骤：
如果之前帧的某一保存值不和任一检测结果的IOU〉0.5，则对该目标小幅度扩充进行验证，相当于小目标框走一遍目标检测流程，如果通过则表示目标存在，输出结果，不通过则表示目标消失或大幅移动，进行清除。
4.根据权利要求1所述的一种提升目标检测效率的方法，其特征在于，所述的步骤S4中的目标检测采用事先给定的目标检测方法。
5.根据权利要求1所述的一种提升目标检测效率的方法，其特征在于，所述的步骤S1中初始化时给出所有的分块信息，包括每块的左上角以及宽/高信息。
6.根据权利要求5所述的一种提升目标检测效率的方法，其特征在于，所述的分块信息针对原分辨率。
7.根据权利要求5所述的一种提升目标检测效率的方法，其特征在于，所述的分块与分块之间有交叉。
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