This application discloses an object detection device, its acquisition method and object detection system, in which the object detection device has an intelligent chip, in which a pre-trained object detection model is stored, in order to utilize the analytical algorithm model of the intelligent chip and the function of accelerating the operation, and realize the object detection diagram by using the pre-trained object detection model. The purpose of image detection. Because the smart chip has the functions of analytic algorithm model and accelerating operation, the object detection model with larger network structure can be used to ensure the speed of object detection and obtain better detection results.
【技术实现步骤摘要】
一种物体检测设备及其获取方法、物体检测系统
本申请涉及图像识别
，更具体地说，涉及一种物体检测设备及其获取方法、物体检测系统。
技术介绍
在基于深度学习的物体检测算法模型中，为了达到比较好的检测效果，一般使用的物体检测算法模型的网络结构都比较大，训练物体检测算法模型时，需要使用一块或多块高性能的GPU(GraphicsProcessingUnit，图像处理器)(例如GTX1080TI)。为了能够实现进行实时物体检测的目的，这些物体检测算法模型都是运行在拥有GPU的PC或服务器上。由于CPU(CentralProcessingUnit，CPU)或者嵌入式设备上对图像等处理性能的限制，一般在嵌入式设备上，使用这些物体检测算法模型，很难达到实时的要求。为了实现在嵌入式设备上进行物体检测的目的，有研究人员通过更改物体检测算法模型的网络结构，使用较小的网络结构，实现物体检测算法模型对物体检测的耗时，能够在嵌入式设备上以接近实时的方式实现物体检测，但是这种较小网络结构的物体检测算法模型的检测效果(检测的准确率和召回率)却不太理想，难以满足应用要求。
技术实现思路
为解决上述...
【技术保护点】
1.一种物体检测设备，其特征在于，包括：图像获取装置和智能芯片；其中，所述智能芯片设置于所述图像获取装置中，所述智能芯片为具有解析算法模型和加速运算功能的芯片；所述图像获取装置用于获取待检测图像；所述智能芯片中存储有预先训练的物体检测模型，用于利用所述预先训练的物体检测模型对所述待检测图像进行物体检测。
【技术特征摘要】
1.一种物体检测设备，其特征在于，包括：图像获取装置和智能芯片；其中，所述智能芯片设置于所述图像获取装置中，所述智能芯片为具有解析算法模型和加速运算功能的芯片；所述图像获取装置用于获取待检测图像；所述智能芯片中存储有预先训练的物体检测模型，用于利用所述预先训练的物体检测模型对所述待检测图像进行物体检测。2.根据权利要求1所述的物体检测设备，其特征在于，所述物体检测模型的预先训练过程包括：获取待训练检测模型；在预设设备中，利用训练样本对所述待训练检测模型进行训练，以获得训练后的检测模型；所述预设设备中包括图形处理器；将训练后的检测模型由Caffe框架模型转换为预设文件格式；根据所述物体检测模型的物体检测类别和所述智能芯片的网络层分类要求，对预设文件格式的检测模型进行修改，以获得所述预先训练的物体检测模型。3.根据权利要求2所述的物体检测设备，其特征在于，所述预设文件格式为.wk文件格式。4.根据权利要求1所述的物体检测设备，其特征在于，所述智能芯片利用所述预先训练的物体检测模型对所述待检测图像进行物体检测具体用于，利用所述预先训练的物体检测模型对所述待检测图像进行分类检测或图形检测或特征提取。5.一种物体检测设备的获取方法，其特征在于，包括：提供包括图像获取装置和智能芯片的待处理设备，...
【专利技术属性】
技术研发人员：任振杰，蔡炀，
申请(专利权)人：广州小狗机器人技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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