(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 202210568289.1 (22)申请日 2022.05.24 (71)申请人 重庆中科云从科技有限公司 地址 401122 重庆市渝北区金开大道西段 106号5幢5层 (72)发明人 李为　李远钱　 (74)专利代理 机构 北京润泽恒知识产权代理有 限公司 1 1319 专利代理师 李兴迪 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 20/70(2022.01)G06T 7/13(2017.01) (54)发明名称 目标对象方法、 系统及计算机存 储介质 (57)摘要 本申请提供一种目标对象检测方法、 装置及 计算机存储介质， 包括基于第一维度、 第二维度、 第三维度， 针对待检测图像执行特征提取， 获得 满足第一维度的第一维度特征、 满足第二维度的 第二维度特征、 满足第三维度的第三维度特征； 基于第一维度特征、 第二维度特征、 目标对象， 分 别检测待检测图像中目标对象的背景信息， 获得 待检测图像的背景特征； 根据背景特征、 第三维 度特征执行融合， 获得融合特征； 基于融合特征 分割待检测图像， 确定待检测图像中包含目标对 象的目标区域。 据此， 本申请通过融合多层次特 征， 可以精 准定位待检测图像中的目标对象 的目 标区域， 有利于火灾等安全隐患的及时排查处 理。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 114943838 A 2022.08.26 CN 114943838 A 1.一种目标对象检测方法， 包括： 基于第一维度、 第二维度、 第三维度， 针对待检测图像执行特征提取， 获得满足所述第 一维度的第一维度特征、 满足所述第二维度的第二维度特征、 满足所述第三维度的第三维 度特征； 基于所述第 一维度特征、 所述第 二维度特征、 目标对象， 分别检测所述待检测图像中所 述目标对象的背景信息， 获得 所述待检测图像的背景 特征； 根据所述背景 特征、 所述第三维度特 征执行融合， 获得融合特 征； 基于所述融合特征分割所述待检测图像， 确定所述待检测图像中包含所述目标对象的 目标区域； 其中， 所述第一维度高于所述第二维度， 所述第二维度大于所述第三维度。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述针对待检测图像执 行特征提取， 包括： 利用特征提取算法， 针对所述待检测图像执 行特征提取； 其中， 所述特 征提取算法至少包括： ResNet算法、 Sw in‑Transformer算法中的一个。 3.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述基于所述第 一维度特征、 所述第 二维度特征、 目标对象， 分别检测所述待检测图像中所述 目标对象的背景信息， 获得所述待检测图像的 背景特征， 包括： 基于所述第一维度特征、 所述目标对象， 检测所述待检测图像与所述目标对象相关联 的每一个 像素点， 获得 所述待检测图像的第一背景； 基于所述第二维度特征， 检测所述待检测图像中的每一个像素点， 获得所述待检测图 像的第二背景； 融合所述第一背景和所述第二背景， 获得 所述待检测图像的背景 特征。 4.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述基于所述第 一维度特征、 所述目标对象， 检测 所述待检测图像与所述目标对象相关联的每一个像素点， 获得所述待检测图像的第一背 景， 包括： 基于所述第一维度特 征， 获得所述待检测图像中每一个 像素点的预测类别； 基于所述目标对象的对象类别， 将所述待检测图像中预测类别与所述对象类别相吻合 的每一个 像素点确定为 候选像素点； 根据所述待检测图像中的每一个候选像素点， 获得 所述待检测图像的所述第一背景。 5.根据权利要求4所述的方法， 其中， 所述根据所述待检测图像中的每一个候选像素 点， 获得所述待检测图像的所述第一背景， 包括： 利用背景算法， 检测所述待检测图像中的每一个候选像素点， 获得所述待检测图像的 所述第一背景； 其中， 所述背景算法至少包括： OCRNet算法、 ISNet算法中的一个。 6.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述基于所述第二维度特征， 检测所述待检测图 像中的每一个 像素点， 获得 所述待检测图像的第二背景， 包括： 利用背景检测模型以基于所述第二维度特征， 检测所述待检测图像中的每一个像素 点， 获得所述待检测图像的第二背景； 其中， 所述背景检测模型至少包括依次连接的卷积层、 全局平均池化、 线性层。 7.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述融合所述第一背景和所述第二背景， 获得所权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114943838 A 2述待检测图像的背景 特征， 包括： 利用特征融合算法， 融合所述第一背景和所述第二背景， 获得所述待检测图像的背景 特征； 其中， 所述特征融合算法至少包括： 加法融合算法、 串接融合算法以及iAFF融合算法中 的一个。 8.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述根据所述背景特征、 所述第三维度特征执行 融合， 获得融合特 征， 包括： 针对所述背景特征执行第 一上采样操作， 以使所述背景特征的特征分辨率与 所述第三 维度特征的特征分辨率相吻合； 融合具有相同特 征分辨率的所述背景 特征和所述第三维度特 征， 获得所述融合特 征； 针对所述融合特征执行第 二上采样操作， 以使所述融合特征的特征分辨率与 所述待检 测图像的特 征分辨率相吻合； 其中， 所述第 一上采样操作、 所述第 二上采样操作至少包括双线性插值、 反卷积中的一 个。 9.根据权利要求1或8所述的方法， 其中， 所述基于所述融合特征分割所述待检测图像， 确定所述待检测图像中包 含所述目标对象的目标区域， 包括： 利用语义分割模型， 基于所述融合特征分割所述待检测图像， 确定所述待检测图像中 包含所述目标对象的不 规则目标区域。 10.根据权利要求9所述的方法， 其中， 所述方法还 包括： 针对所述 不规则目标区域执 行边缘检测， 获得 所述目标对象的轮廓曲线； 基于所述目标对象的轮廓曲线执行矩形拟合， 获得所述待检测图像中的所述目标对象 的对象检测框 。 11.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述目标对象包括烟雾、 火焰中的至少一个。 12.一种目标对象检测装置， 包括： 特征提取模块， 用于基于第一维度、 第二维度、 第三维度， 针对待检测图像执行特征提 取， 获得满足第一 维度的第一 维度特征、 满足所述第二 维度的第二 维度特征、 满足所述第三 维度的第三 维度特征； 其中， 所述第一维度高于所述第二 维度， 所述第二 维度大于所述第三 维度； 特征处理模块， 用于基于所述第一维度特征、 所述第二维度特征、 目标对象， 分别检测 所述待检测图像中所述 目标对象的背景信息， 获得所述待检测图像的背景特征， 并根据所 述背景特征、 所述第三维度特 征执行融合， 获得融合特 征； 对象检测模块， 用于基于所述融合特征分割所述待检测图像， 确定所述待检测图像中 包含所述目标对象的目标区域。 13.一种计算机存储介质， 其特征在于， 所述计算机存储介质中存储有用于执行上述权 利要求1至1 1中任一项所述的方法中各步骤的各指令 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114943838 A 3