申请/专利权人：多伦科技股份有限公司

申请日：2022-01-05

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN114359222B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2022.05.03#实质审查的生效;2022.04.15#公开

摘要：本发明公开了一种任意多边形目标检测方法、电子设备及存储介质，通过神经网络得到多边形目标检测模型，其能够不依赖先验框，检测出多边形形状的目标，突破了传统目标检测的矩形框检测，使得目标框与检测物体的IOU值更大，更加精准；并且统一了水平矩形框目标检测、旋转矩形框目标检测和多边形框目标检测模型，提升了模型的适用范围。

主权项：1.一种任意多边形目标检测方法,其特征在于：采集目标场景的各个图片作为目标场景图片数据集，执行以下步骤，对目标场景图片中的各目标物体分别进行中心点和角点向量的预测，实现目标场景图片中各目标物体的预测：步骤S1：分别针对目标场景图片数据集中各图片中指定的各类别目标物体，基于分别与各类别目标物体一一对应的预设多边形，应用预设多边形以最小外接的方式分别对其对应类别的各目标物体进行框选；步骤S2：分别针对目标场景图片数据集中各图片中由预设多边形框选的各目标物体，基于目标物体对应的外接预设多边形得到目标物体中心点，以该目标物体中心点为原点建立直角坐标系，对该目标物体对应的外接预设多边形的各角点进行角点排序，并且得到目标物体对应外接预设多边形上各角点在其自身坐标系下到中心点的向量，即目标物体对应的角点向量；进而获得各图片中各目标物体的中心点、各目标物体分别所对应外接预设多边形上各角点的角点排序、以及各目标物体分别对应的角点向量；步骤S3：基于目标场景图片数据集作为训练集，根据目标场景图片数据集中各图片中各个目标物体的中心点、各目标物体分别所对应外接预设多边形上各角点的角点排序、以及各目标物体分别对应的角点向量为基准，以目标场景图片数据集中图片为输入，以该图片中各目标物体的中心点、以及各个目标物体分别对应的角点向量为输出，对包含目标物体特征提取模块的神经网络进行训练得到多边形目标检测模型，预测目标场景图片中各个目标物体分别对应的中心点和角点向量，实现目标场景图片中各目标物体的预测；目标物体特征提取模块用于提取目标场景图片中反映目标物体的特征信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 多伦科技股份有限公司 一种任意多边形目标检测方法、电子设备及存储介质

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