(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 202210766141.9 (22)申请日 2022.07.01 (71)申请人 天津大学 地址 300072 天津市南 开区卫津路9 2号 (72)发明人 杨阳　臧冰洁　侯明浩　阎迪　 邢磊　李北辰　李锐海　郎玥　 李南　张贵峰　刘旭　 (74)专利代理 机构 天津心知意达知识产权代理 事务所(普通 合伙) 12260 专利代理师 杨正律 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种利用上 下文感知的目标检测方法 (57)摘要 本发明提供了一种利用上下文感知的目标 检测方法， 包括获取待检测的图像数据， 并设置 训练集和测试集； 构造基于上下文感知的卷积神 经网络； 训练卷积神经网络， 得到训练模 型； 将测 试集图像输入训练模型中， 得出图像中目标的位 置和类别信息。 本发明基于深度学习的方法对图 像中的目标进行位置定位和类别检测， 为目标检 测应用到农业、 军事、 安防等领域提供物 体信息， 推动信息监测等诸 多应用的发展和进一 步研究。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115100428 A 2022.09.23 CN 115100428 A 1.一种利用上 下文感知的目标检测方法， 其特 征在于： 包括如下步骤： 步骤一： 获取待检测的图像数据， 并设置训练集和 测试集； 步骤二： 构造基于上 下文感知的卷积神经网络； 步骤三： 训练卷积神经网络， 得到训练模型； 步骤四： 将测试集图像输入训练模型中， 得 出图像中目标的位置和类别 信息。 2.根据权利要求1所述的一种利用上下文感知的目标检测方法， 其特征在于： 所述步骤 二中， 所述基于上 下文感知的卷积神经网络包括特 征提取模块和目标 预测模块； 所述特征提取模块包括骨干网络、 上下文感知模块、 特征金字塔网络以及目标检测头 网络， 所述上下文感知模块位于骨干网络和特征金字塔网络之间， 连接骨干网络和特征金 字塔网络的对应层； 所述上下文感知模块分别对每个层次特征进行处理， 并利用上下文信 息对相关的输出 特征进行细化； 所述目标检测头网络为具有三个分支 的检测头模块， 包括用于类识别的分类分支、 用 于位置预测的回归分支和用于预测的低质量对象拒绝的中心度分支； 所述目标 预测模块 为分类和定位设计损失函数， 在测试阶段， 还 包括非极大值抑制。 3.根据权利要求2所述的一种利用上下文感知的目标检测方法， 其特征在于： 所述上下 文感知模块的网络结构为一个双分支网络， 分别为邻域上下文感知分支和远距离上下文感 知分支； 邻域上下文感知分支上放置一个卷积核大小为3的常规卷积用来学习邻域上下文信 息； 远距离上下文感知分支通过使用空洞卷积来捕捉不同空间的依赖关系对语义上下文 建模， 在远距离上下文感知分支中放置两组平行 的空洞卷积， 两组空洞卷积的输出通过通 道连接实现特 征融合； 两个分支之间的信 息融合使用融合因子加权得到， 其中加权因子用于平衡两种上下文 信息之间的关系。 4.根据权利要求2所述的一种利用上下文感知的目标检测方法， 其特征在于： 所述卷积 神经网络中使用的损失函数公式如下： L＝Lcls+Lreg+Lcenternes s           (1) Lcls是分类损失， 其具体公式如下： 其中， i是一个批次中锚框的索引， pi是目标预测的分类 数值， α和γ 是权重参数， 分别设 置为0.25和2， Ncls是分类框的个数； Lreg是定位损失， 其具体公式如下: 其中， ti和 分别是目标的真值框和预测框， si是ti和 的最小外接矩形， Nreg是正样本权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115100428 A 2检测框的个数； Lcenternes s是中心度损失， 其具体公式如下： 其中， ci代表锚框的实际中心度， 是预测的中心度分数。 5.一种利用上 下文感知的目标检测， 其特 征在于： 包括 预处理模块， 用于获取待检测的图像数据， 并设置训练集和 测试集； 网络构建模块， 用于构造基于上 下文感知的卷积神经网络； 训练模块， 用于训练卷积神经网络， 得到训练模型； 输出模块， 用于将测试集图像输入训练模型中， 得 出图像中目标的位置和类别 信息。 6.一种电子设备， 其特 征在于： 包括 至少一个处 理器， 以及 与所述处 理器通信连接的至少一个存 储器， 其中： 所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令， 所述处理器调用所述程序指令能 够执行如权利要求1 ‑4任一所述的方法。 7.一种非易失性计算机可读存储介质， 当所述计算机可执行指令被一个或多个处理器 执行时， 使得 所述处理器执行权利要求1 ‑4中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115100428 A 3