CN112766170A - 基于簇类无人机图像的自适应分割检测方法及装置 - Google Patents

基于簇类无人机图像的自适应分割检测方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于簇类无人机图像的自适应分割检测方法及装置，其中，所述方法包括：基于收敛的第一神经网络提取无人机图像信息的聚类候选框；基于自适应法确定无人机图像信息中的聚类候选框的分割个数；对聚类候选框进行融合处理，获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框；基于融合后的聚类候选框数目和聚类候选框对无人机图像信息进行分割和填充，获得分割及填充后的无人机图像信息；对分割及填充后的无人机图像信息进行精确检测，同时对无人机图像信息进行全局检测；基于预设规则对精确检测结果和全局检测结果进行融合，获得融合检测结果。在本发明实施中，能够合理的分割图像，提高目标检测结果的准确率。

Description

基于簇类无人机图像的自适应分割检测方法及装置
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于簇类无人机图像的自适应分割检测方法及装置。
背景技术
智能技术和电子通信行业的快速进步推动了无人机行业的高速发展，目前无人机技术在军事、农业、环保和通信等方面都有了广泛的用途，而无人机在执行任务的过程中会产生大量的图像，深度挖掘图像信息对无人机技术在社会各个行业的深入应用有着重要的意义。针对无人机图像的特点，把研究目光聚集到无人机图像的多目标检测上面，改进先进的检测算法从而提高图像检测的质量。
基于深度学习的图像处理方法在一般的数据集上表现出很好的效果，但是这些经典的算法在无人机图像的目标检测任务中的表现却不佳，原因有以下几点，第一，无人机图像由高空拍摄，由于拍摄角度和拍摄高度等原因，使得图像中的目标物分辨率低，特征不明显；第二，无人机图像的视野很大，图像中的目标很多，通常这些目标以聚类的方式呈现，例如，聚类出现的房子、红绿灯路口聚类出现的人群和车辆，这些聚类的多目标很大程度上增加了目标检测的难度。第三，无人机图像数据集拍摄的场景不同，因此聚类目标的数量和聚类区域的数量也会不同，不确定的数量关系降低算法的鲁棒性，从而增加目标检测的难度。针对无人机图像的特点，学术界提出了分割图像的方法，首先，使用训练好的神经网络对图像中的多目标进行区域的划分和融合，然后根据融合后的结果对图像进行分割，使一张多目标图像分割成多个较少目标的图像，再根据分割后的图像尺寸不同对图像进行拉伸或者填充的操作，最后使用经典的目标检测算法对这些图像进行精确目标检测。
对图像先分割再检测的方法提高了无人机图像检测结果的质量，此类方法的核心是图像分割。图像分割由以下几个步骤完成：第一，确定图像要分割的数目N，导入无人机图像训练集和测试集；第二，构建神经网络，使用有监督学习的方法对神经网络进行训练，训练目的是得到一个能提取出图像中聚类区域的神经网络，神经网络输出图像聚类区域的坐标和对应区域的置信度；第三，依据聚类区域的置信度和坐标，使用融合算法对图像多个聚类区域进行融合，融合后的数目为B，如果B小于N，取B的值作为最终的分割值，否则取N的值。最后对图像进行分割。
这种分割方法的分割数目的上限是N，N的值是一个超参数，在图像检测之前确定。这种方法的不足之处是：当无人机图像的聚类区域B大于N时，说明聚类区域的数目较多，如果仍然按照上限值N来分割图像，会使得部分聚类区域没有被分割，那么这些区域会被最后的全局检测网络检测，而全局只能起到对精确检测网络的补充作用，这部分的聚类区域的检测结果的准确率会大大降低。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于簇类无人机图像的自适应分割检测方法及装置，能够合理的分割图像，提高目标检测结果的准确率。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于簇类无人机图像的自适应分割检测方法，所述方法包括：
基于收敛的第一神经网络提取无人机图像信息的聚类候选框；同时，
基于自适应法确定所述无人机图像信息中的聚类候选框的分割个数；
基于所述聚类候选框和所述聚类候选框的分割个数对所述聚类候选框进行融合处理，获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框；
基于所述融合后的聚类候选框数目和聚类候选框对所述无人机图像信息进行分割和填充，获得分割及填充后的无人机图像信息；
对所述分割及填充后的无人机图像信息进行精确检测，获得精确检测结果，同时对所述无人机图像信息进行全局检测，获得全局检测结果；
基于预设规则对所述精确检测结果和所述全局检测结果进行融合，获得融合检测结果。
可选的，所述第一神经网络的训练过程，包括：
构建第一神经网络，并向所述第一神经网络输入训练无人机图像数据集及其对应的标注信息；
在所述第一神经网络内使用3*3的卷积核对输入的训练无人机图像数据集及其对应的标注信息进行卷积处理，输出对应的特征图；
对所述对应特征图进行卷积、池化操作，获得高层特征图；
使用两个1*1的卷积核对所述高层特征图进行卷积，并基于卷积结果获得两个分支，其中一个分支进行回归操作输出的结果为预测聚类候选框的预测坐标值，另一个分支进行分类，分类结果为回归结果输出的预测聚类候选框对应的置信分数；
将预测聚类候选框和预测聚类候选框对应的置信分数与对应的标准信息中的标准聚类候选框进行比较，获得比较结果；
基于所述比较结果对所述第一神经网络进行循环训练，直至获得收敛的第一神经网络。
可选的，所述基于收敛的第一神经网络提取无人机图像信息的聚类候选框，包括：
将所述无人机图像信息输入收敛的第一神经网络中，输出聚类候选框的坐标和置信分数；
根据所述聚类候选框的坐标在所述无人机图像信息中标出聚类候选框的位置，并基于置信分数标注所述聚类候选框的可信度。
可选的，所述基于自适应法确定所述无人机图像信息中的聚类候选框的分割个数，包括：
在所述无人机图像信息中的随机选取出十分之一作为训练集数据，并进行人工标注，获得标注后的训练集数据，所述人工标注为固定标准标注；
确定标注后的训练集数据中的输入图像X，X＝Rw×h×d，其中w、h、d分别表示输入图像的高度、宽度和通道数，设y为真实标签的概率分布，y服从正态分布
Figure BDA0002909418200000031
其中，μ为真实标签的分割数目，σ表示可调的超参数，yi表示分割数目为i的概率分布，则预测概率分布为
Figure BDA0002909418200000041
为连接自适应网络的最后一层，θ为自适应网络需要学习的参数；
在自适应网络中使用交叉熵作为损失函数，并使用链式求导法对θ进行求导，获得权重的更新规则，并根据更新规则训练自适应网络，得到收敛的自适应网络，并基于收敛自适应网络输出所述无人机图像信息中的聚类候选框的分割个数。
可选的，所述基于所述聚类候选框和所述聚类候选框的分割个数对所述聚类候选框进行融合处理，获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框，包括：
将所述聚类候选框按照其对应的置信分数进行排序，并选取置信分数最大的聚类候选框依次与排名靠后的置信分数对应的聚类候选框进行比较；
在比较结果中两个候选框重合部分的面积大于预设面积时，合并两个聚类候选框，并删除被比较的聚类候选框，直至比较完成，得到初始融合后的聚类候选框数目和聚类候选框；
将初始融合后的聚类候选框再次按照置信分数进行排序，并比较初始融合后的聚类候选框数目和所述聚类候选框的分割个数，并基于所述比较结果获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框。
可选的，所述预设面积为70％的面积；
所述基于所述比较结果获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框，包括：
当较初始融合后的聚类候选框数目大于所述聚类候选框的分割个数时，取置信分数较大的前所述聚类候选框的分割个数的聚类候选框作为最终的聚类候选框；
当较初始融合后的聚类候选框数目小于所述聚类候选框的分割个数时，取初始融合后的聚类候选框数目对应的候选框为最终的聚类候选框。
可选的，所述基于所述融合后的聚类候选框数目和聚类候选框对所述无人机图像信息进行分割和填充，获得分割及填充后的无人机图像信息，包括：
根据所述融合后的聚类候选框数目和聚类候选框对所述无人机图像信息进行分割，获得分割后的图像切片，并对所述图像切片按照尺寸从大到小顺序排序；
对图像切片的尺寸大于预设尺寸的进行再次分割，对尺寸小于或等于预设尺寸的图像切片进行拉伸和填充，获得分割及填充后的无人机图像信息。
可选的，所述对所述分割及填充后的无人机图像信息进行精确检测，获得精确检测结果，同时对所述无人机图像信息进行全局检测，获得全局检测结果，包括：
将所述分割及填充后的无人机图像信息输入第二收敛神经网络进行精确检测，输出精确检测结果；
将所述无人机图像信息输入第三收敛神经网络进行全局检测，获得全局检测结果。
可选的，所述基于预设规则对所述精确检测结果和所述全局检测结果进行融合，获得融合检测结果，包括：
以全局检测结果为基准，将精确检测结果全部标注到所述全局检测结果中，当两者有部分目标重合时，基于预设融合规则进行融合处理，获得融合检测结果；
所述预设融合规则为当重合部分的面积大于或等于70％时，选取所述精确检测结果和全局检测结果中置信分数更高的检测结果作为融合检测结果，并删除另一个检测结果；当重合部分的面积小于70％时，所述精确检测结果和全局检测结果为两个目标的检测结果，同时保留所述精确检测结果和全局检测结果作为融合检测结果。
另外，本发明实施例还提供了一种基于簇类无人机图像的自适应分割检测装置，所述装置包括：
提取模块：用于基于收敛的第一神经网络提取无人机图像信息的聚类候选框；同时，
确定模块：用于基于自适应法确定所述无人机图像信息中的聚类候选框的分割个数；
第一融合模块：用于基于所述聚类候选框和所述聚类候选框的分割个数对所述聚类候选框进行融合处理，获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框；
分割和填充模块：用于基于所述融合后的聚类候选框数目和聚类候选框对所述无人机图像信息进行分割和填充，获得分割及填充后的无人机图像信息；
检测模块：用于对所述分割及填充后的无人机图像信息进行精确检测，获得精确检测结果，同时对所述无人机图像信息进行全局检测，获得全局检测结果；
第二融合模块：用于基于预设规则对所述精确检测结果和所述全局检测结果进行融合，获得融合检测结果。
在本发明实施例中，可以提高无人机图像检测的精确度，提升整个网络的检测的效率和质量；同时能够合理的分割图像，提高目标检测结果的准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例中的基于簇类无人机图像的自适应分割检测方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中的基于簇类无人机图像的自适应分割检测装置的结构组成示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
请参阅图1，图1是本发明实施例中的基于簇类无人机图像的自适应分割检测方法的流程示意图。
如图1所示，一种基于簇类无人机图像的自适应分割检测方法，所述方法包括：
S11：基于收敛的第一神经网络提取无人机图像信息的聚类候选框；
在本发明具体实施过程中，所述第一神经网络的训练过程，包括：构建第一神经网络，并向所述第一神经网络输入训练无人机图像数据集及其对应的标注信息；在所述第一神经网络内使用3*3的卷积核对输入的训练无人机图像数据集及其对应的标注信息进行卷积处理，输出对应的特征图；对所述对应特征图进行卷积、池化操作，获得高层特征图；使用两个1*1的卷积核对所述高层特征图进行卷积，并基于卷积结果获得两个分支，其中一个分支进行回归操作输出的结果为预测聚类候选框的预测坐标值，另一个分支进行分类，分类结果为回归结果输出的预测聚类候选框对应的置信分数；将预测聚类候选框和预测聚类候选框对应的置信分数与对应的标准信息中的标准聚类候选框进行比较，获得比较结果；基于所述比较结果对所述第一神经网络进行循环训练，直至获得收敛的第一神经网络。
进一步的，所述基于收敛的第一神经网络提取无人机图像信息的聚类候选框，包括：将所述无人机图像信息输入收敛的第一神经网络中，输出聚类候选框的坐标和置信分数；根据所述聚类候选框的坐标在所述无人机图像信息中标出聚类候选框的位置，并基于置信分数标注所述聚类候选框的可信度。
具体的，先构建第一神经网络，该第一神经网络为卷积神经网络，对用于训练的训练无人机图像数据进行标注，得到训练无人机图像数据对应的标准信息，将训练无人机图像数据集及其对应的标注信息输入第一神经网络中，用第一神经网络提取训练无人机图像数据内的高层特征并且输出预测聚类候选框的结果，具体的操作方式为使用3*3的卷积核对输入训练无人机图像进行卷积，输出的结果是一系列的特征图，然后进行多次的卷积、池化操作，得到高层特征图，再使用两个1*1的卷积核对高层特征图进行卷积，卷积结果得到两个分支，其中一个分支进行回归操作，输出的结果是聚类候选框的预测坐标值，另一个分支进行分类，分类结果是一个和回归结果输出的候选框对应的一个置信分数；把两个分支输出的预测候选框位置与标注信息进行比较，当预测候选框与真实标注信息所标注的聚类框重合部分大于70％时，认为它是一个正例并且给神经网络正反馈，当预测候选框与真实标注信息所标注的聚类框重合部分小于30％时，认为其为一个负例并且给神经网络负反馈，其他输出结果丢弃，不用于第一神经网络训练。用训练集多次训练第一神经网络，在测试集上测试训练的神经网络，最终得到一个收敛的第一神经网络；将无人机图像信息输入收敛的第一神经网络中，输出聚类候选框的坐标{(ai,bi)}和置信分数Bi；根据坐标可以在原图中标出聚类框的位置，置信分数表示这个聚类框的可信度。
S12：基于自适应法确定所述无人机图像信息中的聚类候选框的分割个数；
在本发明具体实施过程中，所述基于自适应法确定所述无人机图像信息中的聚类候选框的分割个数，包括：在所述无人机图像信息中的随机选取出十分之一作为训练集数据，并进行人工标注，获得标注后的训练集数据，所述人工标注为固定标准标注；确定标注后的训练集数据中的输入图像X，X＝Rw×h×d，其中w、h、d分别表示输入图像的高度、宽度和通道数，设y为真实标签的概率分布，y服从正态分布
Figure BDA0002909418200000081
其中，μ为真实标签的分割数目，σ表示可调的超参数，yi表示分割数目为i的概率分布，则预测概率分布为
Figure BDA0002909418200000082
为连接自适应网络的最后一层，θ为自适应网络需要学习的参数；在自适应网络中使用交叉熵作为损失函数，并使用链式求导法对θ进行求导，获得权重的更新规则，并根据更新规则训练自适应网络，得到收敛的自适应网络，并基于收敛自适应网络输出所述无人机图像信息中的聚类候选框的分割个数。
具体的，在无人机图像信息中的随机选取出十分之一作为训练集数据，具体数量记为n，进行人工标注。标注时使用一个固定标准标注：在保证框内聚类目标数目丰富的前提下，标注框的数目为“1”个到“10”个之间，框的数量记为N，确定用于分割数目自适应训练的有序标签数据集L＝{0，1，2，...,10}。
确定标注后的训练集数据中的输入图像X，X＝Rw×h×d，其中w、h、d分别表示输入图像的高度、宽度和通道数，设y为真实标签的概率分布，y服从正态分布
Figure BDA0002909418200000091
其中，μ为真实标签的分割数目，σ表示可调的超参数，yi表示分割数目为i的概率分布，n个实例训练集表示为D＝{(X1,y1),...(Xn,yn)}，则预测概率分布为
Figure BDA0002909418200000092
为连接自适应网络的最后一层，θ为自适应网络需要学习的参数。
使用交叉熵作为损失函数，
Figure BDA0002909418200000093
使用链式求导法则对θ求导，得到权重的更新规则
Figure BDA0002909418200000094
根据权重更新规则训练自适应网络，得到优化后的自适应网络，运行优化后的自适应网络输出分割数目N。
S13：基于所述聚类候选框和所述聚类候选框的分割个数对所述聚类候选框进行融合处理，获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框；
在本发明具体实施过程中，所述基于所述聚类候选框和所述聚类候选框的分割个数对所述聚类候选框进行融合处理，获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框，包括：将所述聚类候选框按照其对应的置信分数进行排序，并选取置信分数最大的聚类候选框依次与排名靠后的置信分数对应的聚类候选框进行比较；在比较结果中两个候选框重合部分的面积大于预设面积时，合并两个聚类候选框，并删除被比较的聚类候选框，直至比较完成，得到初始融合后的聚类候选框数目和聚类候选框；将初始融合后的聚类候选框再次按照置信分数进行排序，并比较初始融合后的聚类候选框数目和所述聚类候选框的分割个数，并基于所述比较结果获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框。
进一步的，所述预设面积为70％的面积；所述基于所述比较结果获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框，包括：当较初始融合后的聚类候选框数目大于所述聚类候选框的分割个数时，取置信分数较大的前所述聚类候选框的分割个数的聚类候选框作为最终的聚类候选框；当较初始融合后的聚类候选框数目小于所述聚类候选框的分割个数时，取初始融合后的聚类候选框数目对应的候选框为最终的聚类候选框。
具体的，将该聚类候选框按照其对应的置信分数按照从大到小进行排序，并选取置信分数最大的聚类候选框，然后依次与排名靠后的置信分数对应的聚类候选框进行比较；当比较的两个聚类候选框重合部分的面积大于70％时，合并这两个聚类候选框为一个聚类候选框，并删除这个被比较的候选框。然后再按照置信分数排名依次选取聚类候选框，重复上面的步骤，直到所有的聚类候选框都完成上面的步骤。最终得到融合后的聚类候选框数目M和聚类候选框；把融合后的聚类候选框在此按照置信分数从大到小的顺序排列，比较M和N，若果如果M大于N，取置信分数较大的前N个聚类候选框为最终的分割目标，反之，如果M小于N，取这M个聚类候选框为最终的分割目标。
S14：基于所述融合后的聚类候选框数目和聚类候选框对所述无人机图像信息进行分割和填充，获得分割及填充后的无人机图像信息；
在本发明具体实施过程中，所述基于所述融合后的聚类候选框数目和聚类候选框对所述无人机图像信息进行分割和填充，获得分割及填充后的无人机图像信息，包括：根据所述融合后的聚类候选框数目和聚类候选框对所述无人机图像信息进行分割，获得分割后的图像切片，并对所述图像切片按照尺寸从大到小顺序排序；对图像切片的尺寸大于预设尺寸的进行再次分割，对尺寸小于或等于预设尺寸的图像切片进行拉伸和填充，获得分割及填充后的无人机图像信息。
具体的，根据融合后的聚类候选框数目和聚类候选框对无人机图像信息进行分割，获得分割后的图像切片，得到分割后的图像切片，按照尺寸从大到小的顺序排序；对尺寸过大的切片再次进行分割，分割方法为均匀分割。对尺寸较小的图像进行拉伸和填充。分割和填充的目的是保证图像切片的尺寸在最终的目标检测网络的输入范围之内。
S15：对所述分割及填充后的无人机图像信息进行精确检测，获得精确检测结果，同时对所述无人机图像信息进行全局检测，获得全局检测结果；
在本发明具体实施过程中，所述对所述分割及填充后的无人机图像信息进行精确检测，获得精确检测结果，同时对所述无人机图像信息进行全局检测，获得全局检测结果，包括：将所述分割及填充后的无人机图像信息输入第二收敛神经网络进行精确检测，输出精确检测结果；将所述无人机图像信息输入第三收敛神经网络进行全局检测，获得全局检测结果。
具体的，使用第二收敛神经网络对图像切片进行精确检测。精确检测的输入是图像切片，经过分割和填充之后，它的细节特征被放大，所以能够检测到更多的小目标，得到检测结果；使用第三收敛神经网络对整个图像进行全局检测。精确检测只能检测图像切片中的目标，不在图像切片中的目标，由全局检测网络检测，得到检测结果。
S16：基于预设规则对所述精确检测结果和所述全局检测结果进行融合，获得融合检测结果。
在本发明具体实施过程中，所述基于预设规则对所述精确检测结果和所述全局检测结果进行融合，获得融合检测结果，包括：以全局检测结果为基准，将精确检测结果全部标注到所述全局检测结果中，当两者有部分目标重合时，基于预设融合规则进行融合处理，获得融合检测结果；所述预设融合规则为当重合部分的面积大于或等于70％时，选取所述精确检测结果和全局检测结果中置信分数更高的检测结果作为融合检测结果，并删除另一个检测结果；当重合部分的面积小于70％时，所述精确检测结果和全局检测结果为两个目标的检测结果，同时保留所述精确检测结果和全局检测结果作为融合检测结果。
具体的，融合精确检测结果和全局检测结果。精确检测能够检测出图像中聚集的小目标，但是只能检测局部。全局检测可以检测全局目标，但是对小目标的检测效果不好。融合两个检测结果，两个结果相互补充，融合后得到一个效果更好的检测结果。融合的具体步骤是：以全局检测结果为基准，把精确检测的结果全部标注到全局检测结果中，当两者有部分目标重合时，遵循以下规则：当重合部分的面积大于70％时，选取置信分数更高的那一个作为检测结果，另一个删除；当重合部分的面积小于70％时，认为这两个检测结果是两个目标，同时保留这两个检测结果。
在本发明实施例中，可以提高无人机图像检测的精确度，提升整个网络的检测的效率和质量；同时能够合理的分割图像，提高目标检测结果的准确率。
实施例
请参阅图2，图2是本发明实施例中的基于簇类无人机图像的自适应分割检测装置的结构组成示意图。
如图2所示，一种基于簇类无人机图像的自适应分割检测装置，所述装置包括：
提取模块21：用于基于收敛的第一神经网络提取无人机图像信息的聚类候选框；
在本发明具体实施过程中，所述第一神经网络的训练过程，包括：构建第一神经网络，并向所述第一神经网络输入训练无人机图像数据集及其对应的标注信息；在所述第一神经网络内使用3*3的卷积核对输入的训练无人机图像数据集及其对应的标注信息进行卷积处理，输出对应的特征图；对所述对应特征图进行卷积、池化操作，获得高层特征图；使用两个1*1的卷积核对所述高层特征图进行卷积，并基于卷积结果获得两个分支，其中一个分支进行回归操作输出的结果为预测聚类候选框的预测坐标值，另一个分支进行分类，分类结果为回归结果输出的预测聚类候选框对应的置信分数；将预测聚类候选框和预测聚类候选框对应的置信分数与对应的标准信息中的标准聚类候选框进行比较，获得比较结果；基于所述比较结果对所述第一神经网络进行循环训练，直至获得收敛的第一神经网络。
进一步的，所述基于收敛的第一神经网络提取无人机图像信息的聚类候选框，包括：将所述无人机图像信息输入收敛的第一神经网络中，输出聚类候选框的坐标和置信分数；根据所述聚类候选框的坐标在所述无人机图像信息中标出聚类候选框的位置，并基于置信分数标注所述聚类候选框的可信度。
具体的，先构建第一神经网络，该第一神经网络为卷积神经网络，对用于训练的训练无人机图像数据进行标注，得到训练无人机图像数据对应的标准信息，将训练无人机图像数据集及其对应的标注信息输入第一神经网络中，用第一神经网络提取训练无人机图像数据内的高层特征并且输出预测聚类候选框的结果，具体的操作方式为使用3*3的卷积核对输入训练无人机图像进行卷积，输出的结果是一系列的特征图，然后进行多次的卷积、池化操作，得到高层特征图，再使用两个1*1的卷积核对高层特征图进行卷积，卷积结果得到两个分支，其中一个分支进行回归操作，输出的结果是聚类候选框的预测坐标值，另一个分支进行分类，分类结果是一个和回归结果输出的候选框对应的一个置信分数；把两个分支输出的预测候选框位置与标注信息进行比较，当预测候选框与真实标注信息所标注的聚类框重合部分大于70％时，认为它是一个正例并且给神经网络正反馈，当预测候选框与真实标注信息所标注的聚类框重合部分小于30％时，认为其为一个负例并且给神经网络负反馈，其他输出结果丢弃，不用于第一神经网络训练。用训练集多次训练第一神经网络，在测试集上测试训练的神经网络，最终得到一个收敛的第一神经网络；将无人机图像信息输入收敛的第一神经网络中，输出聚类候选框的坐标{(ai,bi)}和置信分数Bi；根据坐标可以在原图中标出聚类框的位置，置信分数表示这个聚类框的可信度。
确定模块22：用于基于自适应法确定所述无人机图像信息中的聚类候选框的分割个数；
在本发明具体实施过程中，所述基于自适应法确定所述无人机图像信息中的聚类候选框的分割个数，包括：在所述无人机图像信息中的随机选取出十分之一作为训练集数据，并进行人工标注，获得标注后的训练集数据，所述人工标注为固定标准标注；确定标注后的训练集数据中的输入图像X，X＝Rw×h×d，其中w、h、d分别表示输入图像的高度、宽度和通道数，设y为真实标签的概率分布，y服从正态分布
Figure BDA0002909418200000131
其中，μ为真实标签的分割数目，σ表示可调的超参数，yi表示分割数目为i的概率分布，则预测概率分布为
Figure BDA0002909418200000132
为连接自适应网络的最后一层，θ为自适应网络需要学习的参数；在自适应网络中使用交叉熵作为损失函数，并使用链式求导法对θ进行求导，获得权重的更新规则，并根据更新规则训练自适应网络，得到收敛的自适应网络，并基于收敛自适应网络输出所述无人机图像信息中的聚类候选框的分割个数。
具体的，在无人机图像信息中的随机选取出十分之一作为训练集数据，具体数量记为n，进行人工标注。标注时使用一个固定标准标注：在保证框内聚类目标数目丰富的前提下，标注框的数目为“1”个到“10”个之间，框的数量记为N，确定用于分割数目自适应训练的有序标签数据集L＝{0，1，2，...,10}。
确定标注后的训练集数据中的输入图像X，X＝Rw×h×d，其中w、h、d分别表示输入图像的高度、宽度和通道数，设y为真实标签的概率分布，y服从正态分布
Figure BDA0002909418200000141
其中，μ为真实标签的分割数目，σ表示可调的超参数，yi表示分割数目为i的概率分布，n个实例训练集表示为D＝{(X1,y1),...(Xn,yn)}，则预测概率分布为
Figure BDA0002909418200000142
为连接自适应网络的最后一层，θ为自适应网络需要学习的参数。
使用交叉熵作为损失函数，
Figure BDA0002909418200000143
使用链式求导法则对θ求导，得到权重的更新规则
Figure BDA0002909418200000144
根据权重更新规则训练自适应网络，得到优化后的自适应网络，运行优化后的自适应网络输出分割数目N。
第一融合模块23：用于基于所述聚类候选框和所述聚类候选框的分割个数对所述聚类候选框进行融合处理，获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框；
在本发明具体实施过程中，所述基于所述聚类候选框和所述聚类候选框的分割个数对所述聚类候选框进行融合处理，获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框，包括：将所述聚类候选框按照其对应的置信分数进行排序，并选取置信分数最大的聚类候选框依次与排名靠后的置信分数对应的聚类候选框进行比较；在比较结果中两个候选框重合部分的面积大于预设面积时，合并两个聚类候选框，并删除被比较的聚类候选框，直至比较完成，得到初始融合后的聚类候选框数目和聚类候选框；将初始融合后的聚类候选框再次按照置信分数进行排序，并比较初始融合后的聚类候选框数目和所述聚类候选框的分割个数，并基于所述比较结果获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框。
进一步的，所述预设面积为70％的面积；所述基于所述比较结果获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框，包括：当较初始融合后的聚类候选框数目大于所述聚类候选框的分割个数时，取置信分数较大的前所述聚类候选框的分割个数的聚类候选框作为最终的聚类候选框；当较初始融合后的聚类候选框数目小于所述聚类候选框的分割个数时，取初始融合后的聚类候选框数目对应的候选框为最终的聚类候选框。
具体的，将该聚类候选框按照其对应的置信分数按照从大到小进行排序，并选取置信分数最大的聚类候选框，然后依次与排名靠后的置信分数对应的聚类候选框进行比较；当比较的两个聚类候选框重合部分的面积大于70％时，合并这两个聚类候选框为一个聚类候选框，并删除这个被比较的候选框。然后再按照置信分数排名依次选取聚类候选框，重复上面的步骤，直到所有的聚类候选框都完成上面的步骤。最终得到融合后的聚类候选框数目M和聚类候选框；把融合后的聚类候选框在此按照置信分数从大到小的顺序排列，比较M和N，若果如果M大于N，取置信分数较大的前N个聚类候选框为最终的分割目标，反之，如果M小于N，取这M个聚类候选框为最终的分割目标。
分割和填充模块24：用于基于所述融合后的聚类候选框数目和聚类候选框对所述无人机图像信息进行分割和填充，获得分割及填充后的无人机图像信息；
在本发明具体实施过程中，所述基于所述融合后的聚类候选框数目和聚类候选框对所述无人机图像信息进行分割和填充，获得分割及填充后的无人机图像信息，包括：根据所述融合后的聚类候选框数目和聚类候选框对所述无人机图像信息进行分割，获得分割后的图像切片，并对所述图像切片按照尺寸从大到小顺序排序；对图像切片的尺寸大于预设尺寸的进行再次分割，对尺寸小于或等于预设尺寸的图像切片进行拉伸和填充，获得分割及填充后的无人机图像信息。
具体的，根据融合后的聚类候选框数目和聚类候选框对无人机图像信息进行分割，获得分割后的图像切片，得到分割后的图像切片，按照尺寸从大到小的顺序排序；对尺寸过大的切片再次进行分割，分割方法为均匀分割。对尺寸较小的图像进行拉伸和填充。分割和填充的目的是保证图像切片的尺寸在最终的目标检测网络的输入范围之内。
检测模块25：用于对所述分割及填充后的无人机图像信息进行精确检测，获得精确检测结果，同时对所述无人机图像信息进行全局检测，获得全局检测结果；
在本发明具体实施过程中，所述对所述分割及填充后的无人机图像信息进行精确检测，获得精确检测结果，同时对所述无人机图像信息进行全局检测，获得全局检测结果，包括：将所述分割及填充后的无人机图像信息输入第二收敛神经网络进行精确检测，输出精确检测结果；将所述无人机图像信息输入第三收敛神经网络进行全局检测，获得全局检测结果。
具体的，使用第二收敛神经网络对图像切片进行精确检测。精确检测的输入是图像切片，经过分割和填充之后，它的细节特征被放大，所以能够检测到更多的小目标，得到检测结果；使用第三收敛神经网络对整个图像进行全局检测。精确检测只能检测图像切片中的目标，不在图像切片中的目标，由全局检测网络检测，得到检测结果。
第二融合模块26：用于基于预设规则对所述精确检测结果和所述全局检测结果进行融合，获得融合检测结果。
在本发明具体实施过程中，所述基于预设规则对所述精确检测结果和所述全局检测结果进行融合，获得融合检测结果，包括：以全局检测结果为基准，将精确检测结果全部标注到所述全局检测结果中，当两者有部分目标重合时，基于预设融合规则进行融合处理，获得融合检测结果；所述预设融合规则为当重合部分的面积大于或等于70％时，选取所述精确检测结果和全局检测结果中置信分数更高的检测结果作为融合检测结果，并删除另一个检测结果；当重合部分的面积小于70％时，所述精确检测结果和全局检测结果为两个目标的检测结果，同时保留所述精确检测结果和全局检测结果作为融合检测结果。
具体的，融合精确检测结果和全局检测结果。精确检测能够检测出图像中聚集的小目标，但是只能检测局部。全局检测可以检测全局目标，但是对小目标的检测效果不好。融合两个检测结果，两个结果相互补充，融合后得到一个效果更好的检测结果。融合的具体步骤是：以全局检测结果为基准，把精确检测的结果全部标注到全局检测结果中，当两者有部分目标重合时，遵循以下规则：当重合部分的面积大于70％时，选取置信分数更高的那一个作为检测结果，另一个删除；当重合部分的面积小于70％时，认为这两个检测结果是两个目标，同时保留这两个检测结果。
在本发明实施例中，可以提高无人机图像检测的精确度，提升整个网络的检测的效率和质量；同时能够合理的分割图像，提高目标检测结果的准确率。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
另外，以上对本发明实施例所提供的一种基于簇类无人机图像的自适应分割检测方法及装置进行了详细介绍，本文中应采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种基于簇类无人机图像的自适应分割检测方法，其特征在于，所述方法包括：
基于收敛的第一神经网络提取无人机图像信息的聚类候选框；同时，
基于自适应法确定所述无人机图像信息中的聚类候选框的分割个数；
基于所述聚类候选框和所述聚类候选框的分割个数对所述聚类候选框进行融合处理，获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框；
基于所述融合后的聚类候选框数目和聚类候选框对所述无人机图像信息进行分割和填充，获得分割及填充后的无人机图像信息；
对所述分割及填充后的无人机图像信息进行精确检测，获得精确检测结果，同时对所述无人机图像信息进行全局检测，获得全局检测结果；
基于预设规则对所述精确检测结果和所述全局检测结果进行融合，获得融合检测结果。
2.根据权利要求1所述的自适应分割检测方法，其特征在于，所述第一神经网络的训练过程，包括：
构建第一神经网络，并向所述第一神经网络输入训练无人机图像数据集及其对应的标注信息；
在所述第一神经网络内使用3*3的卷积核对输入的训练无人机图像数据集及其对应的标注信息进行卷积处理，输出对应的特征图；
对所述对应特征图进行卷积、池化操作，获得高层特征图；
使用两个1*1的卷积核对所述高层特征图进行卷积，并基于卷积结果获得两个分支，其中一个分支进行回归操作输出的结果为预测聚类候选框的预测坐标值，另一个分支进行分类，分类结果为回归结果输出的预测聚类候选框对应的置信分数；
将预测聚类候选框和预测聚类候选框对应的置信分数与对应的标准信息中的标准聚类候选框进行比较，获得比较结果；
基于所述比较结果对所述第一神经网络进行循环训练，直至获得收敛的第一神经网络。
3.根据权利要求1所述的自适应分割检测方法，其特征在于，所述基于收敛的第一神经网络提取无人机图像信息的聚类候选框，包括：
将所述无人机图像信息输入收敛的第一神经网络中，输出聚类候选框的坐标和置信分数；
根据所述聚类候选框的坐标在所述无人机图像信息中标出聚类候选框的位置，并基于置信分数标注所述聚类候选框的可信度。
4.根据权利要求1所述的自适应分割检测方法，其特征在于，所述基于自适应法确定所述无人机图像信息中的聚类候选框的分割个数，包括：
在所述无人机图像信息中的随机选取出十分之一作为训练集数据，并进行人工标注，获得标注后的训练集数据，所述人工标注为固定标准标注；
确定标注后的训练集数据中的输入图像X，X＝Rw×h×d，其中w、h、d分别表示输入图像的高度、宽度和通道数，设y为真实标签的概率分布，y服从正态分布
Figure FDA0002909418190000021
其中，μ为真实标签的分割数目，σ表示可调的超参数，yi表示分割数目为i的概率分布，；
在自适应网络中使用交叉熵作为损失函数，并使用链式求导法对θ进行求导，获得权重的更新规则，并根据更新规则训练自适应网络，得到收敛的自适应网络，并基于收敛自适应网络输出所述无人机图像信息中的聚类候选框的分割个数。
5.根据权利要求1所述的自适应分割检测方法，其特征在于，所述基于所述聚类候选框和所述聚类候选框的分割个数对所述聚类候选框进行融合处理，获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框，包括：
将所述聚类候选框按照其对应的置信分数进行排序，并选取置信分数最大的聚类候选框依次与排名靠后的置信分数对应的聚类候选框进行比较；
在比较结果中两个聚类候选框重合部分的面积大于预设面积时，合并两个聚类候选框，并删除被比较的聚类候选框，直至比较完成，得到初始融合后的聚类候选框数目和聚类候选框；
将初始融合后的聚类候选框再次按照置信分数进行排序，并比较初始融合后的聚类候选框数目和所述聚类候选框的分割个数，并基于所述比较结果获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框。
6.根据权利要求5所述的自适应分割检测方法，其特征在于，所述预设面积为70％的面积；
所述基于所述比较结果获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框，包括：
当较初始融合后的聚类候选框数目大于所述聚类候选框的分割个数时，取置信分数较大的前所述聚类候选框的分割个数的聚类候选框作为最终的聚类候选框；
当较初始融合后的聚类候选框数目小于所述聚类候选框的分割个数时，取初始融合后的聚类候选框数目对应的候选框为最终的聚类候选框。
7.根据权利要求1所述的自适应分割检测方法，其特征在于，所述基于所述融合后的聚类候选框数目和聚类候选框对所述无人机图像信息进行分割和填充，获得分割及填充后的无人机图像信息，包括：
根据所述融合后的聚类候选框数目和聚类候选框对所述无人机图像信息进行分割，获得分割后的图像切片，并对所述图像切片按照尺寸从大到小顺序排序；
对图像切片的尺寸大于预设尺寸的进行再次分割，对尺寸小于或等于预设尺寸的图像切片进行拉伸和填充，获得分割及填充后的无人机图像信息。
8.根据权利要求1所述的自适应分割检测方法，其特征在于，所述对所述分割及填充后的无人机图像信息进行精确检测，获得精确检测结果，同时对所述无人机图像信息进行全局检测，获得全局检测结果，包括：
将所述分割及填充后的无人机图像信息输入第二收敛神经网络进行精确检测，输出精确检测结果；
将所述无人机图像信息输入第三收敛神经网络进行全局检测，获得全局检测结果。
9.根据权利要求1所述的自适应分割检测方法，其特征在于，所述基于预设规则对所述精确检测结果和所述全局检测结果进行融合，获得融合检测结果，包括：
以全局检测结果为基准，将精确检测结果全部标注到所述全局检测结果中，当两者有部分目标重合时，基于预设融合规则进行融合处理，获得融合检测结果；
所述预设融合规则为当重合部分的面积大于或等于70％时，选取所述精确检测结果和全局检测结果中置信分数更高的检测结果作为融合检测结果，并删除另一个检测结果；当重合部分的面积小于70％时，所述精确检测结果和全局检测结果为两个目标的检测结果，同时保留所述精确检测结果和全局检测结果作为融合检测结果。
10.一种基于簇类无人机图像的自适应分割检测装置，其特征在于，所述装置包括：
提取模块：用于基于收敛的第一神经网络提取无人机图像信息的聚类候选框；同时，
确定模块：用于基于自适应法确定所述无人机图像信息中的聚类候选框的分割个数；
第一融合模块：用于基于所述聚类候选框和所述聚类候选框的分割个数对所述聚类候选框进行融合处理，获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框；
分割和填充模块：用于基于所述融合后的聚类候选框数目和聚类候选框对所述无人机图像信息进行分割和填充，获得分割及填充后的无人机图像信息；
检测模块：用于对所述分割及填充后的无人机图像信息进行精确检测，获得精确检测结果，同时对所述无人机图像信息进行全局检测，获得全局检测结果；
第二融合模块：用于基于预设规则对所述精确检测结果和所述全局检测结果进行融合，获得融合检测结果。
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