申请/专利权人：北京全路通信信号研究设计院集团有限公司

申请日：2019-08-12

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN112396648B

主分类号：G06T7/66

分类号：G06T7/66;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2021.03.12#实质审查的生效;2021.02.23#公开

摘要：本发明涉及一种可定位目标物质心的目标识别方法，所述目标识别方法包括：建立含目标物质心信息的数据集；构建目标识别系统，并通过所述数据集训练所述目标识别系统；使用训练后的所述目标识别系统识别目标物质心；本发明还包括一种可定位目标物质心的目标识别系统，所述目标识别系统包括：前端提取网络、目标检测网络和质心检测网络。通过本发明的目标识别方法和目标识别系统，同步检测目标物的位置边框、种类及质心，从而提高目标质心识别的精度，检测结果方便快速。

主权项：1.一种可定位目标物质心的目标识别方法，其特征在于，所述目标识别方法包括：建立含目标物质心信息的数据集；构建目标识别系统，并通过所述数据集训练所述目标识别系统；使用训练后的所述目标识别系统识别目标物质心；所述目标识别系统识别目标物质心包括：输入待检测图像，所述目标识别系统提取所述待检测图像的图像特征；依据所述图像特征，计算候选边框的坐标，并采用非极大值抑制法从所述候选边框中筛选出目标物边框；依据所述目标物边框和所述图像特征，对所述目标物边框内的图像栅格分割，确认所述目标物的质心位置；所述目标识别系统采用的损失函数由（1）式表示： （1），式中，为目标识别系统的总损失函数，为候选边框位置和候选边框置信度损失，为目标物种类和目标物边框损失，为质心预测概率损失，为质心位置损失；所述损失函数中候选边框位置和候选边框置信度损失为： （2），式中，为预测的候选边框中含有目标物的概率，为训练图像中边框位置是否含有目标物的真实概率，为预测候选边框的位置坐标，为训练图像中目标物的真实边框坐标，表示采用对数损失函数，表示使用Smooth-L1损失函数，为加权常数，为所有候选边框的总数，为所有候选边框坐标的总数；所述损失函数中目标物种类和目标物边框损失为： （3），式中，为预测的目标物种类概率分布，为真实的目标物种类概率分布，为预测出的目标物边框位置，为训练集图像中目标物的真实边框坐标，表示采用对数损失函数，表示使用Smooth-L1损失函数，为加权常数；所述损失函数中质心预测概率损失为： （4），（4）式中，为预测出的当前边框中是否含有质心的概率，为当前栅格中是否含有质心的实际概率，表示采用对数损失函数；所述损失函数中质心位置损失为： （5），（5）式中，为置信度最高的栅格预测出的质心位置，s*为图像中实际的质心位置，表示使用Smooth-L1损失函数。

全文数据：

权利要求：

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