(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211068144.1 (22)申请日 2022.08.29 (71)申请人 浙江大华 技术股份有限公司 地址 310051 浙江省杭州市滨江区滨安路 1187号 (72)发明人 陈丙玲　熊剑平　伍敏　 (74)专利代理 机构 深圳市威世博知识产权代理 事务所(普通 合伙) 44280 专利代理师 严翠霞 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 目标检测方法、 设备以及存 储介质 (57)摘要 本申请公开了一种目标检测方法、 设备以及 存储介质， 目标检测方法包括： 获取对待检测对 象采集得到的基础图像以及对基础图像处理得 到的灰度图像； 对基础图像进行目标检测， 得到 第一检测结果， 以及对灰度图像进行目标检测， 得到第二检测结果； 将第一检测结果和第二检测 结果进行融合， 得到针对待检测对象最终的目标 检测结果。 上述方案， 能够提高目标检测结果的 准确度。 权利要求书3页 说明书9页 附图4页 CN 115546714 A 2022.12.30 CN 115546714 A 1.一种目标检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取对待检测对象采集得到的基础图像以及对所述基础图像处 理得到的灰度图像； 对所述基础图像进行目标检测， 得到第一检测结果， 以及对所述灰度图像进行目标检 测， 得到第二检测结果； 将所述第一检测结果和所述第 二检测结果进行融合， 得到针对所述待检测对象最终的 目标检测结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述灰度图像进行目标检测， 得到 第二检测结果， 包括： 对所述灰度图像进行目标检测， 得到第二检测结果的步骤由第一网络执行， 所述对所 述灰度图像进行目标检测， 得到第二检测结果， 包括： 利用第一网络中并列设置的K1个第一特征提取层分别对所述灰度图像进行一次特征 提取， 得到所述待检测对象的K1个第一特征， 所述K1个第一特征提取层中至少部分所述第 一特征提取层的卷积核大小不同， 所述K1为大于1的整数； 将所述K1个第一特 征进行融合， 得到所述待检测对象的第二特 征； 基于所述第二特 征， 得到所述第二检测结果。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 在所述将所述K1个第一特征进行融合， 得 到所述待检测对象的第二特 征之前， 还 包括： 利用预设算子分别对至少一个所述第 一特征进行边缘检测， 对应得到至少一个新的所 述第一特 征； 所述将各 所述第一特 征进行融合， 得到关于所述待检测对象的第二特 征， 包括： 将各个新的所述第一特 征进行融合， 得到关于所述待检测对象的第二特 征。 4.根据权利要求1 ‑3任一项所述的方法， 其特征在于， 所述对所述灰度图像进行目标检 测， 得到第二检测结果的步骤由第一网络执行， 所述对所述灰度图像进 行目标检测， 得到第 二检测结果， 包括： 利用K1个第 一特征提取层对所述灰度图像进行一 次特征提取， 得到所述待检测对象的 第二特征， 所述K1为大于1的整数； 利用K2个第 二特征提取层对所述第 二特征进行二 次特征提取， 得到所述待检测对象的 第三特征， 所述K2为大于或等于1的整数； 基于所述第三特 征， 得到所述待检测对象的第二检测结果。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 每一所述第二特征提取层包括多个通道， 每一所述通道对应输出一个候选第三特征， 所述利用K2个第二特征提取层 对所述第二特征 进行二次特 征提取， 得到关于所述待检测对象的第三特 征， 包括： 对各所述第 二特征提取层中不同通道对应的候选第 三特征进行特征更新， 所述特征更 新包括第一更新和/或第二更新， 所述第一更新包括基于每一所述第二特征提取层中各通 道对应的候选第三特征之 间的第一关系， 对各所述第二特征提取层中不同通道对应的候选 第三特征进行更新， 所述第二更新包括基于不同所述第二特征提取层中同一通道对应的候 选第三特征之 间的第二关系， 对各所述第二特征提取层中不同通道对应的候选第三特征进 行更新； 基于所述特 征更新的结果， 得到各 所述第二特 征提取层对应的第三特 征。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115546714 A 26.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述候选第三特征为特征图， 所述第一关 系为同一所述第二特征提取层下所述特征图中同一像素点在不同通道之间的像素值大小 关系， 所述基于每一所述第二特征提取层中各通道对应的候选第三特征之间的第一关系， 对各所述第二特 征提取层中不同通道对应的候选第三特 征进行更新， 包括： 对于每一所述第二特征提取层， 以预设通道为起始通道， 保持所述起始通道的候选第 三特征不变； 对于所述第 二特征提取层中第 n通道的每个像素点， 将自起始通道至所述第 n通道中所 述像素点的最大像素值， 作为所述第n 通道所述像素点的像素值。 7.根据权利要求5或6所述的方法， 其特征在于， 所述候选第 三特征为特征图， 所述第二 关系为同一通道下所述特征图中同一像素点在不同第二特征提取层中的像素值大小关系， 所述基于不同所述第二特征提取层中同一通道对应的候选第三特征之 间的第二关系， 对各 所述第二特 征提取层中不同通道对应的候选第三特 征进行更新， 包括： 对于每一所述通道， 以预设第二特征提取层为起始层， 保持所述起始层对应所述通道 的候选第三特 征不变； 对于所述通道在所述第n个第 二特征提取层中每个像素点， 将自起始层至所述第 n个第 二特征层中所述像素点的最大值， 作为所述 通道在第n个第二特 征提取层中的像素值。 8.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述第 一网络包括分别与 各所述第 二特征 提取层级联的若干第三特征提取层， 所述第三特征提取层用于对所述候选第三特征进 行特 征提取， 以提取所述待检测对象不同尺度的特征， 所述基于所述特征更新的结果， 得到各所 述第二特 征提取层对应的第三特 征， 包括： 将所述第一更新的结果与所述第二更新的结果进行融合， 得到融合结果； 将所述融合结果与 各所述第 三特征提取层输出的第四特征、 以及若干所述候选第 三特 征进行融合， 得到所述第三特 征。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述第 一检测结果和所述第 二检测结果包 括所述待检测对 象中若干目标对 象的位置、 各所述 目标对象的类别、 各所述 目标对象属于 对应类别的置信度， 所述将所述第一检测结果和所述第二检测结果进行融合， 得到针对所 述待检测对象最终的目标检测结果， 包括： 判断目标对象是否均存在于所述第一检测结果和所述第二检测结果中； 响应于所述目标对象均存在于所述第 一检测结果和所述第 二检测结果中， 将所述第 一 检测结果和所述第二检测结果融合， 得到所述待检测对象最终的目标检测结果； 响应于所述目标对象只存在于所述第 一检测结果或所述第 二检测结果中， 基于所述目 标对象所属的检测结果， 得到所述 最终的检测结果。 10.根据权利要求9所述的方法， 其特征在于， 所述将所述第一检测结果和所述第二检 测结果融合， 得到所述待检测对象最终的目标检测结果， 包括： 将所述第一检测结果和所述第 二检测结果中所述目标对象的位置进行加权 融合， 得到 所述目标对象最终的位置； 响应于所述目标对象在所述第 一检测结果和所述第 二检测结果中的类别相同， 将所述 类别作为所述目标对象最 终的类别； 和/或， 响应于所述目标对象在所述第一检测结果和所 述第二检测结果中的类别不相同， 基于各所述检测结果对应的预设权重， 更新各所述检测权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115546714 A 3