候選區(qū)域提取方法及系統(tǒng)及裝置及介質(zhì)及目標(biāo)檢測(cè)方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111416639.4 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113837171B 公開(kāi)（公告）日 2022-02-08
申請(qǐng)公布號(hào) CN113837171B 申請(qǐng)公布日 2022-02-08
分類(lèi)號(hào) G06V10/22（2022.01）I;G06T7/13（2017.01）I;G06T7/90（2017.01）I;CN 107122713 A,2017.09.01;CN 105808610 A,2016.07.27;CN 113283513 A,2021.08.20;CN 107103615 A,2017.08.29;CN 107077211 A,2017.08.18;CN 101447076 A,2009.06.03;CN 106446890 A,2017.02.22;CN 113112516 A,2021.07.13;CN 108734624 A,2018.11.02;US 10368078 B2,2019.07.30;US 8971637 B1,2015.03.03;US 2021216829 A1,2021.07.15;US 2021279950 A1,2021.09.09;US 2021357644 A1,2021.11.18 Bin Cao等.“Third-order lensless ghost diffraction with classical fully incoherent light”.《Optics Letters 》.2010,第35卷（第12期）,2091-2093.;劉春陽(yáng).“基于似物性和空時(shí)協(xié)方差特征的行人檢測(cè)算法”.《等計(jì)算機(jī)科學(xué)》.2018,第45卷（第S1期）,210-214+246.;Shah SAA等.“Automatic object detection using objectness measure”.《IEEE》.2013,1-6.;Z. -Q. Zhao等.“Object Detection With Deep Learning: A Review”.《IEEE》.2019,第30卷（第11期）,3212-3232.;劉濤 等.“基于似物性的快速視覺(jué)目標(biāo)識(shí)別算法”.《計(jì)算機(jī)科學(xué)》.2015,第43卷（第07期）,73-76+94.;王田雨.“目標(biāo)檢測(cè)中候選區(qū)域生成算法的研究與改進(jìn)”.《中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 信息科技輯》.2019,（第2019/01期）,I138-3098. 分類(lèi) 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
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法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了涉及候選區(qū)域提取方法及系統(tǒng)及裝置及介質(zhì)及目標(biāo)檢測(cè)方法，涉及圖像處理領(lǐng)域，包括：在輸入圖像中放置若干個(gè)初始候選區(qū)域；對(duì)初始候選區(qū)域的邊界進(jìn)行若干次擴(kuò)展處理后對(duì)應(yīng)獲得一個(gè)第一候選區(qū)域以及表征第一候選區(qū)域的似物性高低的第一參數(shù)，每個(gè)初始候選區(qū)域?qū)?yīng)的多個(gè)第一候選區(qū)域組合獲得一個(gè)第一候選區(qū)域集合；合并每個(gè)初始候選區(qū)域?qū)?yīng)的第一候選區(qū)域集合獲得全局候選區(qū)域集合；將全局候選區(qū)域集合中的多個(gè)第一候選區(qū)域按照對(duì)應(yīng)所述第一參數(shù)的大小進(jìn)行降序排序獲得第一排序結(jié)果；選取第一排序結(jié)果中排序前若干位的所述第一候選區(qū)域作為所述輸入圖像的候選區(qū)域提取結(jié)果；本方法具有較高的計(jì)算高效性和檢測(cè)準(zhǔn)確率。