目标检测方法及装置
    15.
    发明公开

    公开(公告)号:CN108171103A

    公开(公告)日:2018-06-15

    申请号:CN201611118373.4

    申请日:2016-12-07

    CPC classification number: G06K9/00288 G06K9/6273 G06N3/0454 G06N3/084

    Abstract: 本发明实施例提供了目标检测方法及装置,所述方法包括:获取待检测图像;根据级联神经网络对待检测图像的多个候选区域进行分类;其中,从第二级开始的神经网络中,至少存在一级神经网络包含并列的多个该级子神经网络,上述子神经网络对前一级神经网络分类后的分类结果进行分类;根据多个候选区域的最终分类结果,确定出目标区域。本发明实施例中,从第二级开始的神经网络中,至少存在一级神经网络包含并列的多个该级子神经网络,可较为全面精确地对候选区域进行分类,提升分类精度;进而更加精确地确定出目标区域。且有利于减少神经网络的级数,可减少由各级神经网络组成的分类模型占用的存储空间;可应用到硬件配置较低或计算性能较弱的设备中。

    目标跟踪方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN108073936A

    公开(公告)日:2018-05-25

    申请号:CN201611025103.9

    申请日:2016-11-15

    CPC classification number: G06K9/6232 G06K9/6218

    Abstract: 本发明提供了目标跟踪方法、装置及设备,所述方法包括:获取当前帧中目标的候选区域;对获取的候选区域进行特征回归得到终选区域。利用本发明实施例,即使当前帧中的目标被干扰,例如目标被遮挡、目标发生形变或一定程度的旋转、或者目标之外的背景噪声较大,也可以对当前帧中目标的多个候选区域的信息进行特征回归,根据回归得到的候选区域的综合回归后的信息,确定出目标的终选区域;相比于传统的对单个候选区域或者单个在先的目标所在区域的信息进行回归,可以提升跟踪目标所在区域的鲁棒性、抗干扰性和稳定性,大大降低了跟踪时偏离目标所在区域的几率,提升了跟踪目标所在区域的精度;从而可以提升目标的跟踪精度。

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