(19)中华 人民共和国 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 202210299839.4 (22)申请日 2022.03.25 (71)申请人 阿里巴巴达摩院 （杭州） 科技有限公 司 地址 311121 浙江省杭州市余杭区五常街 道文一西路969号3幢5层516室 (72)发明人 陈泽　付志航　陶明渊　黄建强　 华先胜　蔡卓骏　 (74)专利代理 机构 北京润泽恒知识产权代理有 限公司 1 1319 代理人 钱秀茹 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01)G06T 17/00(2006.01) (54)发明名称 一种图像检测、 三维建模方法、 图像分析方 法和装置 (57)摘要 本申请实施例公开了一种图像检测、 三维建 模方法、 图像分析方法和装置。 依据本申请实施 例， 对目标图像进行特征识别获得包括多个维度 下的图像特征点的特征图， 用以表征图像， 进一 步可以确定特征图中与实体对象对应的目标图 像特征点， 进而从特征图中截取目标图像特征点 所处的至少一个特征点区域， 从而可以依据至少 一个特征点区域识别目标图像中实体对象所处 的位置。 由于仅提取与实体对象对应的目标特征 点所在的区域进行后续分析， 可以大大减少计算 量， 提高小目标检测的效率， 并且经过初步预测 之后对局部区域进行目标检测， 可以提高目标检 测的准确性。 权利要求书2页 说明书14页 附图8页 CN 114419337 A 2022.04.29 CN 114419337 A 1.一种图像 检测方法， 其特 征在于， 包括： 对目标图像进行 特征识别获得 特征图， 所述特 征图中包括多个维度下的图像特 征点； 确定所述特 征图中与实体对象对应的目标图像特 征点； 从所述特 征图中截取 所述目标图像特 征点所处的至少一个特 征点区域； 依据所述至少一个特 征点区域识别所述目标图像中实体对象所处的位置 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述特征图中与实体对象对应的 目标图像特 征点包括： 确定所述图像特 征点对实体对象的表征 数据； 根据所述表征数据所处 的数值范围， 确定部分图像特征点为与实体对象对应的目标图 像特征点。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述图像特征点对实体对象的表 征数据包括： 确定所述图像特 征点的对应位置存在实体对象的概 率值。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述从所述特征图中截取所述目标图像特 征点所处的至少一个特 征点区域包括： 将所述特征图中包括所述目标图像特征点的区域划分同等大小的至少一个特征点区 域。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 在所述将所述特征图中包括所述目标图像 特征点的区域划分同等大小的至少一个特 征点区域之前， 所述方法还 包括： 去除所述特 征图中不包括目标图像特 征的区域。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对目标图像进行特征识别获得特征图 包括： 将所述目标图像输入对象识别网络， 基于所述对象识别网络的至少一个特征提取层获 取所述目标图像的特 征图； 所述依据所述至少一个特 征点区域识别所述目标图像中实体对象所处的位置包括： 将所述特征点区域输入所述对象识别网络的对象识别模块， 获得实体对象所处的位 置。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 基于标注有实体对象所处位置的样本图像， 训练用于图像 检测的对象识别网络 。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述对象识别网络包括用于预测目标图像 特征点的特 征点定位模块， 以及用于截取 特征点区域的区域 提取模块； 所述基于标注有实体对象所处位置的样本图像， 训练用于图像检测的对象识别网络包 括： 在训练阶段， 将所述样本图像标注的实体对象所处 的位置转换为标记有目标图像特征 点的样本特 征图； 在初始的第一训练阶段， 采用所述样本特征图替代特征点定位模块的输出， 输入所述 区域提取模块， 在非初始的第二训练阶段， 采用所述特征点定位模块的输出， 输入所述区域 提取模块； 根据所述特征点定位模块输出标记有目标图像特征点的特征图， 与 所述样本特征图的权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114419337 A 2差异确定损失函数， 训练所述特 征点定位模块。 9.一种图像分析 方法， 其特 征在于， 包括： 提交目标图像； 获取从所述目标图像中识别出实体对象所处 的位置， 所述实体对象所处 的位置依据目 标图像特征点所处的至少一个特征点区域识别得到， 所述至少一个特征点区域从特征图中 截图， 所述特征图通过对目标图像进行特征识别获得， 所述特征图中包括多个维度下 的图 像特征点； 基于识别出的实体对象所处的位置， 对所述实体对象进行对象分析。 10.一种图像 检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取监测摄 像机采集的道路图像； 对道路图像进行 特征识别获得 特征图， 所述特 征图中包括多个维度下的图像特 征点； 确定所述特 征图中与至少一个实体对象对应的目标图像特 征点； 从所述特 征图中截取 所述目标图像特 征点所处的至少一个特 征点区域； 依据所述至少一个特征点区域识别所述道路图像中实体对象所处 的位置， 并基于识别 出的实体对象所处的位置， 对所述实体对象进行对象分析。 11.一种对象识别网络的处 理方法， 其特 征在于， 包括： 对样本图像进行特征识别获得样本特征图， 所述样本特征图中包括多个维度 下的图像 特征点； 确定所述样本特 征图中与实体对象对应的目标图像特 征点； 从所述特 征图中截取 所述目标图像特 征点所处的至少一个特 征点区域； 依据所述至少一个特 征点区域识别所述目标图像中实体对象所处的位置 。 12.一种三维建模方法， 其特 征在于， 包括： 获取针对实体对象采集的至少一张目标图像； 获取从所述目标图像中识别 到的所述实体对象在三维空间中对应的三维数据； 所述三 维数据依据至少一个特征点区域识别获得， 所述至少一个特征点区域依据所述目标图像的 特征图中与实体对象对应的目标图像特征点从所述特征图中截取， 所述特征图中包括多个 维度下的图像特 征点； 基于所述 三维数据创建所述实体对象对应的三维模型。 13.根据权利要求12所述的方法， 其特 征在于， 所述方法应用于AR设备。 14.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 处 理器； 和 存储器， 其上存储有可执行代码， 当所述可执行代码被执行时， 使得所述处理器执行如 权利要求1 ‑13中任一项所述的方法。 15.一个或多个机器可读介质， 其上存储有可执行代码， 当所述可执行代码被处理器执 行时， 实现如权利要求1 ‑13中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114419337 A 3