一种基于对象间依赖关系的目标置信度矫正方法

本发明公开了一种基于对象间依赖关系的目标置信度矫正方法，包括步骤：将标注好的图像输入到预训练后的卷积神经网络，获取车辆目标的置信度；建立多对象间语义关系模型，计算不同对象之间的语义相关性，通过对象的语义相关性调节目标置信度关系权重；将多对象间语义关系模型输出的结果融合到置信度矫正模型中，获取相应的后验概率，通过后验概率修正S1中获取的若干置信度，输出最终目标置信度以及预测对象图像。本发明通过对车辆检测目标的置信度进行矫正，根据同一图像总出现的其他关联对星的相关性，减少图像不清晰时车辆检测目标误判的情况，在图像清晰度较低时大大提高车辆目标检测的精度。