(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 202210474975.2 (22)申请日 2022.04.29 (71)申请人 际络科技 （上海） 有限公司 地址 202150 上海市崇明区长兴镇江南大 道1333弄11号楼001室4座 (72)发明人 陆强　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 周淑娟 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种对象检测方法、 装置、 电子设备及存储 介质 (57)摘要 本发明提供一种对象检测方法、 装置、 电子 设备及存储介质， 获取包括对象的图像； 将所述 图像输入至对象检测模型中， 并从所述图像中得 到第一对象区域图像结果； 其中， 所述对象检测 模型是基于对象训练样本及其对应的目标真值 训练得到的； 所述对象检测模型包括第一特征提 取网络以及第二特征提取网络； 所述第一特征提 取网络通过神经网络实现对对象区域特征的提 取； 所述第二特征提取网络， 通过将第一特征提 取网络的输出作为输入， 通过对对象区域内的特 征融合仅对对象区域进行标识特征的提取， 所述 对象检测模型包括直接通过将对象图像输入对 象检测模型进行检测， 实现了端到端的训练， 也 提升了对象检测效果。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 114898113 A 2022.08.12 CN 114898113 A 1.一种对象检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取包括对象的图像； 将所述图像输入至对象检测模型中， 并从所述图像中得到第一对象区域图像结果； 其 中， 所述对象检测模型 是基于对象训练样本及其对应的目标真值训练得到的； 所述对象检测模型包括第 一特征提取网络以及第 二特征提取网络； 所述第 一特征提取 网络通过神经网络实现对对 象区域特征 的提取； 所述第二特征提取网络， 通过将第一特征 提取网络的输出作为输入， 通过对对象区域内的特征融合仅对对象区域进 行标识特征的提 取。 2.根据权利要求1所述的对象检测方法， 其特征在于， 所述将所述图像输入至对象检测 模型中， 并从所述图像中得到第一对象区域图像结果， 具体包括： 将所述图像输入至第 一特征提取网络， 基于第 一特征提取网络对所述图像进行第 一次 特征提取， 其中， 第一次特征提取的过程包括： 对所述图像进行下采样得到第一对 象特征； 对下采样后的第一对 象特征进行上采样得到第二对 象特征以及第二对 象特征对应的第二 对象区域图像结果； 基于第二特征提取网络对所述图像与所述第二对象特征进行特征融合并进行第二次 特征提取， 其中， 第二次特征提取的过程包括： 对 所述图像与所述第二对象特征进 行特征融 合后的特 征进行下采样得到第三对象特 征； 将所述第一对象特征与所述第三对象特征进行特征融合并进行上采样得到第一对象 区域图像结果。 3.根据权利要求1所述的对象检测方法， 其特 征在于， 训练所述对象检测模型， 包括： 获取对象训练样本及其对应的目标真值； 将所述对象训练样本作为训练使用的输入数据， 将所述对象训练样本对应的目标真值 作为标签， 对待训练对 象模型进行训练， 得到用于生成第一对 象区域图像结果的对 象检测 模型。 4.根据权利要求3所述的对象检测方法， 其特征在于， 所述对待训练对象检测模型进行 训练， 包括： 将所述对象训练样本输入至所述待训练对象检测模型中， 得到所述待训练对象检测模 型输出的第一对象区域图像结果和第二对象区域图像结果； 根据所述第 一对象区域图像结果和所述第 一对象区域图像结果对应的目标真值， 构建 第一损失函数； 根据所述第 二对象区域图像结果和所述第 二对象区域图像结果对应的目标真值， 构建 第二损失函数； 基于所述第一损 失函数和所述第二损 失函数， 得到总损 失函数， 并基于所述总损 失函 数收敛， 结束训练。 5.根据权利要求1 ‑4中任一项所述的方法， 所述对象包括以下任一项： 车牌、 交通标识、 车辆、 障碍物和车道线。 6.一种对象检测装置， 其特 征在于， 包括获取模块， 检测模块， 其中： 获取模块， 用于获取包括对象的图像； 检测模块， 用于将所述图像输入至对象检测模型中， 并从所述图像中得到第一对象区权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114898113 A 2域图像结果； 其中， 所述对 象检测模型是基于对 象训练样本及其对应的目标真值训练得到 的； 所述对象检测模型包括第 一特征提取网络以及第 二特征提取网络； 所述第 一特征提取 网络通过神经网络实现对对 象区域特征 的提取； 所述第二特征提取网络， 通过将第一特征 提取网络的输出作为输入， 通过对对象区域内的特征融合仅对对象区域进 行标识特征的提 取。 7.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运 行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所 述一种对象检测方法的步骤。 8.一种非暂态计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机 程序被处 理器执行时实现如权利要求1至 5任一项所述 一种对象检测方法的步骤。 9.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执行 时实现如权利要求1至 5任一项所述 一种对象检测方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114898113 A 3