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一种目标检测方法、目标检测模型的训练方法及装置 

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申请/专利权人:杭州海康威视数字技术股份有限公司

摘要:本申请实施例提供了一种目标检测方法、目标检测模型的训练方法及装置,涉及深度学习技术领域,该目标检测方法包括:获取待检测场景的第一待检测图像、待检测RAD域数据,以及前一采集时刻的第二待检测图像的图像特征;对第一待检测图像进行特征提取得到待检测图像特征;对待检测RAD域数据进行特征提取得到待处理RAD特征;基于待检测图像特征和第二待检测图像的图像特征生成待处理速度图;对待检测图像特征和待处理速度图中相同像素位置处的元素进行融合得到待处理融合图像特征;对待处理融合图像特征与待处理RAD特征进行拼接得到待检测联合特征;基于待检测联合特征进行目标检测得到检测结果。通过本方案能够提高目标检测的准确度。

主权项:1.一种目标检测方法,其特征在于,所述方法包括:获取当前采集时刻采集的待检测场景的第一待检测图像、待检测RAD域数据,以及前一采集时刻采集的所述待检测场景的第二待检测图像的图像特征;对所述第一待检测图像进行特征提取,得到待检测图像特征;以及对所述待检测RAD域数据进行特征提取,得到待处理RAD特征;基于所述待检测图像特征以及所述第二待检测图像的图像特征生成待处理速度图;其中,所述待处理速度图中每一像素位置处的速度值表示:所述待检测图像特征中相同像素位置处的元素表征的真实位置处的径向速度;对所述待检测图像特征和所述待处理速度图中相同像素位置处的元素进行融合,得到待处理融合图像特征;对所述待处理融合图像特征与所述待处理RAD特征进行拼接,得到待检测联合特征;基于所述待检测联合特征进行目标检测,得到检测结果。

全文数据:

权利要求:

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