【技術實現步驟摘要】
本申請涉及人工智能，具體而言，涉及一種目標對象檢測方法、裝置及計算機設備。
技術介紹
1、隨著人工智能技術的普及，在對人員進行匹配的情況下，經常會采用目標檢測算法對待檢測圖像中的人員進行檢測，但是傳統的目標檢測技術直接對待檢測圖像中的人員進行檢測，在現實場景下，由于光照、攝像頭位置等因素的影響，會使得圖像中存在陰影區域，導致傳統的目標檢測產生漏檢誤檢。
技術實現思路
1、本申請實施例提供了一種目標對象檢測方法、裝置及計算機設備，以至少解決相關技術中從待檢測圖像中檢測目標對象的準確率較低的技術問題。
2、根據本申請實施例的一個方面，提供了一種目標對象檢測方法，包括：獲取待檢測圖像；采用預設陰影檢測模型將所述待檢測圖像分為陰影區域和非陰影區域；獲取所述陰影區域的陰影強度系數，在所述陰影強度系數高于預設閾值的情況下，對所述陰影區域進行調整，得到調整后的待檢測圖像，所述陰影強度系數用于表征所述陰影區域對所述待檢測圖像的影響程度；采用預設目標檢測模型對所述調整后的待檢測圖像進行目標檢測，得到所述目標對象。
3、可選地，獲取所述陰影區域的陰影強度系數，包括：獲取所述陰影區域的數量和每個陰影區域中所有的像素點坐標；基于所述陰影區域的數量和每個陰影區域中所有的像素點坐標確定多個所述陰影區域的陰影離散程度系數，所述陰影離散程度系數用于表征所述陰影區域的離散程度；基于所述陰影區域的陰影離散程度系數確定所述陰影強度系數。
4、可選地，基于所述陰影區域的陰影離散程度系數
5、可選地，對所述陰影區域進行調整，得到調整后的待檢測圖像，包括：將所述陰影區域有rgb顏色空間轉換為hsi顏色空間，并獲取所述待檢測圖像亮度分量的平均值；基于所述待檢測圖像亮度分量的平均值確定所述亮度自適應伽馬校正因子；根據所述亮度自適應伽馬校正因子對所述陰影區域進行調整，得到調整后的待檢測圖像。
6、可選地，基于所述待檢測圖像亮度分量的平均值確定所述亮度自適應伽馬校正因子，包括：獲取所述陰影區域的亮度分量，并獲取所述陰影區域的亮度分量與所述待檢測圖像亮度分量的平均值的比值；根據所述比值確定所述亮度自適應伽馬校正因子。
7、可選地，根據所述亮度自適應伽馬校正因子對所述陰影區域進行調整，得到調整后的待檢測圖像，包括：將所述陰影區域的所有像素點的亮度分量調整到目標亮度分量，得到調整后的陰影區域，所述目標亮度分量是根據所述陰影區域中像素點的亮度分量的目標次冪確定的，所述目標次等于所述亮度自適應伽馬校正因子的數值；將所述調整后的陰影區域與所述非陰影區域進行拼接，得到所述調整后的待檢測圖像。
8、可選地，所述方法還包括：獲取第一訓練數據集和第二訓練數據集，所述第一訓練數據集中包括多個預先標注所述目標對象的圖像，所述第二訓練數據集中包括多個預先標注陰影區域位置的圖像；分別采用所述第一訓練數據集和所述第二訓練數據集訓練得到所述預設目標檢測模型和所述預設陰影檢測模型。
9、根據本申請實施例的另一方面，還提供了一種目標對象檢測裝置，包括：獲取模塊，用于獲取待檢測圖像；劃分模塊，用于采用預設陰影檢測模型將所述待檢測圖像分為陰影區域和非陰影區域；調整模塊，用于獲取所述陰影區域的陰影強度系數，在所述陰影強度系數高于預設閾值的情況下，對所述陰影區域進行調整，得到調整后的待檢測圖像，所述陰影強度系數用于表征所述陰影區域對所述待檢測圖像的影響程度；檢測模塊，用于采用預設目標檢測模型對所述調整后的待檢測圖像進行目標檢測，得到所述目標對象。
10、根據本申請實施例的又一方面，還提供了一種計算機設備，包括：存儲器和處理器，其中，存儲器用于存儲程序指令；處理器，與存儲器連接，用于執行上述目標對象檢測方法。
11、根據本申請實施例的再一方面，還提供了一種非易失性存儲介質，該非易失性存儲介質包括存儲的計算機程序，其中，該非易失性存儲介質所在設備通過運行計算機程序執行上述目標對象檢測方法。
12、根據本申請實施例的再一方面，還提供了一種計算機程序產品，包括計算機指令，該計算機指令被處理器執行時實現上述目標對象檢測方法。
13、在本申請實施例中，通過獲取待檢測圖像；采用預設陰影檢測模型將所述待檢測圖像分為陰影區域和非陰影區域；獲取所述陰影區域的陰影強度系數，在所述陰影強度系數高于預設閾值的情況下，對所述陰影區域進行調整，得到調整后的待檢測圖像，所述陰影強度系數用于表征所述陰影區域對所述待檢測圖像的影響程度；采用預設目標檢測模型對所述調整后的待檢測圖像進行目標檢測，得到所述目標對象，達到了對待檢測圖像的陰影區域進行調整后再進行目標檢測的目的，從而實現了提升目標對象檢測準確率的技術效果，進而解決了相關技術中從待檢測圖像中檢測目標對象的準確率較低的技術問題。
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1.一種目標對象檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取所述陰影區域的陰影強度系數，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述陰影區域的陰影離散程度系數確定所述陰影強度系數，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述陰影區域進行調整，得到調整后的待檢測圖像，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述待檢測圖像亮度分量的平均值確定所述亮度自適應伽馬校正因子，包括：
6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，根據所述亮度自適應伽馬校正因子對所述陰影區域進行調整，得到調整后的待檢測圖像，包括：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
8.一種目標對象檢測裝置，其特征在于，包括：
9.一種計算機設備，其特征在于，包括：存儲器和處理器，其中，所述存儲器用于存儲程序指令；所述處理器，與所述存儲器連接，用于執行權利要求1至7中任意一項所述的目標對象檢測方法。
10.一種計算機程序產品，包
...【技術特征摘要】
1.一種目標對象檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取所述陰影區域的陰影強度系數，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述陰影區域的陰影離散程度系數確定所述陰影強度系數，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述陰影區域進行調整，得到調整后的待檢測圖像，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述待檢測圖像亮度分量的平均值確定所述亮度自適應伽馬校正因子，包括：
6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：石亦巍，柏林，楊林，李林倩，
申請(專利權)人：中國電信股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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