(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 202210761573.0 (22)申请日 2022.06.29 (71)申请人 北方工业大 学 地址 100144 北京市石景山区晋元庄路5号 (72)发明人 毕福昆　冯素婷　孔令茁　陈婧　 盛智勇　 (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 耿向宇 (51)Int.Cl. G06V 20/13(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 车辆目标检测方法、 装置、 电子设备及存储 介质 (57)摘要 本发明提供车辆目标检测方法、 装置、 电子 设备及存储介质， 车辆目标检测方法包括： 利用 多通道注意力机制对待检测图像进行图像特征 提取， 获得多维度的特征图； 对多维度的特征图 进行全局平均池化处理和非线性激活函数处理， 得到增强特征图； 其中， 增强特征图包括多个尺 度的特征层； 通过添加上采样处理或者下采样处 理， 对多个尺度的特征层进行信息融合， 得到融 合特征； 基于融合特征， 在待检测图像上利用图 形框标注出目标车辆的位置， 其中， 图形框参数 包括角度维度。 通过上述方式， 本发明可 以抑制 图像中的无用信息， 实现对不同分辨率的遥感图 像中尺度差异 较大的车辆目标的有效检测， 有效 解决密集停放问题， 且更符合遥感图像车辆目标 检测的实际需求。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 115170978 A 2022.10.11 CN 115170978 A 1.一种车辆目标检测方法， 其特 征在于， 包括： 利用多通道 注意力机制对待检测图像进行图像特 征提取， 获得多维度的特 征图； 对所述多维度的特征图进行全局 平均池化处理和非线性激活函数处理， 得到增强特征 图； 其中， 所述增强特 征图包括多个尺度的特 征层； 通过添加上采样处理或者下采样处理， 对所述多个尺度的特征层进行信息融合， 得到 融合特征； 基于所述融合特征， 在所述待检测图像上利用图形框标注出目标车辆的位置， 其中， 所 述图形框参数包括角度维度。 2.根据权利要求1所述的车辆目标检测方法， 其特征在于， 所述对所述特征图进行全局 平均池化处 理和非线性激活函数处 理， 得到增强特 征图， 包括： 对所述多维度的特 征图进行全局平均池化处 理， 得到池化数据； 对所述池化数据进行降维处理， 在ReLU函数的激活下， 再进行FC层升维， 最后利用 Sigmoid激活函数， 得到各通道的权 重； 基于所述多维度的特 征图和所述各通道的权 重， 得到所述增强特 征图。 3.根据权利要求1所述的车辆目标检测方法， 其特征在于， 所述通过添加上采样处理或 者下采样处 理， 对所述多个尺度的特 征层进行信息融合， 得到融合特 征， 包括： 对多个尺度的特 征层进行 卷积以及进行 下采样处 理后获得第一 参数和第二 参数； 将所述第一 参数和所述第二 参数输入加权双向特 征金字塔网络， 得到所述融合特 征； 其中， 所述加权双向特征金字塔网络是自上而下、 自下而上的双向特征融合通道， 且同 一尺度的特 征层之间具有横向连接通路。 4.根据权利要求1所述的车辆目标检测方法， 其特征在于， 所述图形框包括矩形框， 所 述基于所述融合特 征， 在所述待检测图像上利用图形框标注出目标 车辆的位置， 包括： 在矩形框的参数中添加角度维度， 利用包括横轴参数、 纵轴参数、 长度参数， 宽度参数 和角度参数的矩形框标注所述目标 车辆的位置 。 5.根据权利要求4所述的车辆目标检测方法， 其特征在于， 在矩形框的参数中添加角度 维度之前， 还 包括： 根据预测值yi、 真实值σ(xi)、 样本总量 n确定loss和σ(a)； 其中， loss和σ(a)是角度维度的角度分类损失。 6.根据权利要求5所述的车辆目标检测方法， 其特 征在于， l oss和σ(a)的计算公式为： 7.根据权利要求5所述的车辆目标检测方法， 其特征在于， 所述基于所述融合特征， 在 所述待检测图像上利用图形框标注出目标 车辆的位置， 包括： 当所述图形框标注出的目标车辆的位置存在重复时， 计算重叠区域的面积、 合并区域 的面积和置信度损失的权 重系数； 基于所述重叠区域的面积、 所述合并区域的面积和所述置信度损 失的权重系数， 在所 述待检测图像上利用矩形框标注出 所述目标 车辆的位置 。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115170978 A 28.一种车辆目标检测装置， 其特 征在于， 包括： 特征提取模块， 用于利用多通道注意力机制对待检测图像进行图像特征提取， 获得多 维度的特 征图； 增强特征模块， 用于对所述多维度的特征图进行全局 平均池化处理和非线性激活函数 处理， 得到增强特 征图； 其中， 所述增强特 征图包括多个尺度的特 征层； 融合特征模块， 用于通过添加上采样处理或者下采样处理， 对所述多个尺度的特征层 进行信息融合， 得到融合特 征； 目标车辆模块， 用于基于所述融合特征， 在所述待检测图像上利用图形框标注出目标 车辆的位置， 其中， 所述图形框参数包括角度维度。 9.一种电子设备， 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7任一项所 述车辆目标检测方法。 10.一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7任一项所述车辆目标检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115170978 A 3