目标检测方法和装置制造方法及图纸

本申请涉及一种目标检测方法和装置，其中，该方法包括：通过获取当前视频流，并采用IVE移动侦测方式对当前视频流进行移动侦测；若侦测到当前视频流中有移动发生，则对当前视频流进行目标检测。本申请提供的方案，由于移动侦测的过程由IVE执行，从而在移动侦测的过程中不需要处理器资源，只有在IVE侦测到移动发生时，IVE触发处理器进行目标检测；从而由于IVE执行了移动侦测的过程，可以减少处理器的资源占用，减少设备的功耗。

Target detection method and device

The present application relates to a target detection method and device, wherein, the method includes: acquiring the current video stream, and using the ive mobile detection method to detect the current video stream; if it is detected that there is a movement in the current video stream, the current video stream is subject to target detection. According to the scheme provided in the present application, since the process of mobile detection is executed by ive, no processor resources are needed in the process of mobile detection. Only when Ive detects that a mobile occurs, the ive triggers the processor to detect the target. Thus, because the ive performs the process of mobile detection, the resource occupation of the processor can be reduced and the power consumption of the device can be reduced.

【技术实现步骤摘要】
目标检测方法和装置
本申请涉及视频处理领域，例如涉及一种目标检测方法和装置。
技术介绍
随着图像和视频技术的发展，目标检测开始应用到各个领域中，其中，目标可以是面部、躯干等等，例如，面部为人脸。可以采用目标检测技术，实时的检测各个环境中是否出现目标。目前，在进行目标检测的时候，如何降低设备的资源占用率、降低设备的功耗，依然是一个需要解决的问题。
技术实现思路
本申请提供一种目标检测方法和装置，用以解决在进行目标检测的时候，如何降低设备的资源占用率、降低设备的功耗的问题。本申请的第一方面是提供一种目标检测方法，包括：获取当前视频流，并采用智能分析加速引擎移动侦测方式对当前视频流进行移动侦测；若侦测到所述当前视频流中有移动发生，则对所述当前视频流进行目标检测。进一步地，采用智能分析加速引擎移动侦测方式对当前视频流进行移动侦测，包括：通过相邻帧图像差分方式，侦测所述当前视频流的监控区域中是否有移动发生。进一步地，对所述当前视频流进行目标检测，包括：确定是否在所述当前视频流中检测到目标图像；若检测到目标图像，则对所述目标图像进行处理；若在预设时间段内没有检测到目标图像，则执行获取当前视频流，并采用智能分析加速引擎移动侦测方式对当前视频流进行移动侦测。进一步地，所述确定是否在所述当前视频流中检测到目标图像，包括：采用预设的检测模型对所述当前视频流进行检测，以确定是否检测到目标图像。进一步地，所述检测模型为多任务级联卷积神经网络模型、Adaboost模型。进一步地，所述采用预设的检测模型对所述当前视频流进行检测，以确定是否检测到目标图像，包括：对所述当前视频流中的每一帧图像进行缩放处理，得到图像集合，其中，所述图像集合中包括所述每一帧图像在不同比例下的图像；采用所述检测模型中的第一处理模型对所述图像集合中的图像进行处理，以确定是否得到候选窗体；若确定得到N个候选窗体，其中，N为大于等于1的正整数，N个候选窗体中的一个或多个候选窗体中包括多个候选目标，则采用所述检测模型中的第二处理模型对所述N个候选窗体进行识别处理，以去除不包括候选目标的候选窗体，得到包括候选目标的候选窗体；采用所述检测模型中的第三处理模型对所述包括候选目标的候选窗体进行筛选处理，以得到目标图像；若确定没有得到候选窗体，则确定没有检测到目标图像。进一步地，对所述目标图像进行处理，包括：对所述目标图像进行识别；和/或，对所述目标图像进行保存。进一步地，所述目标检测方法，还包括：若侦测到所述当前视频流中有移动发生，则向终端发送预警信息。本申请的第二方面是提供一种目标检测装置，包括：获取单元，用于获取当前视频流，并采用智能分析加速引擎移动侦测方式对当前视频流进行移动侦测；检测单元，用于若侦测到所述当前视频流中有移动发生，则对所述当前视频流进行目标检测。进一步地，所述获取单元，具体用于：通过相邻帧图像差分方式，侦测所述当前视频流的监控区域中是否有移动发生。进一步地，所述检测单元，包括：确定模块，用于确定是否在所述当前视频流中检测到目标图像；第一处理模块，用于若检测到目标图像，则对所述目标图像进行处理；第二处理模块，用于若在预设时间段内没有检测到目标图像，则执行获取当前视频流，并采用智能分析加速引擎移动侦测方式对当前视频流进行移动侦测。进一步地，所述确定模块，具体用于：采用预设的检测模型对所述当前视频流进行检测，以确定是否检测到目标图像。进一步地，所述检测模型为多任务级联卷积神经网络模型、Adaboost模型。进一步地，所述确定模块，具体用于：对所述当前视频流中的每一帧图像进行缩放处理，得到图像集合，其中，所述图像集合中包括所述每一帧图像在不同比例下的图像；采用所述检测模型中的第一处理模型对所述图像集合中的图像进行处理，以确定是否得到候选窗体；若确定得到N个候选窗体，其中，N为大于等于1的正整数，N个候选窗体中的一个或多个候选窗体中包括多个候选目标，则采用所述检测模型中的第二处理模型对所述N个候选窗体进行识别处理，以去除不包括候选目标的候选窗体，得到包括候选目标的候选窗体；采用所述检测模型中的第三处理模型对所述包括候选目标的候选窗体进行筛选处理，以得到目标图像；若确定没有得到候选窗体，则确定没有检测到目标图像。进一步地，所述第一处理模块，具体用于：对所述目标图像进行识别；和/或，对所述目标图像进行保存。进一步地，所述目标检测装置，还包括：发送单元，用于若侦测到所述当前视频流中有移动发生，则向终端发送预警信息。本申请的第三方面是提供一种计算机，包含第二方面任一实现方式提供的目标检测装置。本申请的第四方面是提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行时，使所述至少一个处理器执行第一方面任一实现方式提供的目标检测方法。本申请的第五方面是提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为执行第一方面任一实现方式提供的目标检测方法。本申请的第六方面是提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行第一方面任一实现方式提供的目标检测方法。本申请，通过获取当前视频流，并采用IVE移动侦测方式对当前视频流进行移动侦测；若侦测到当前视频流中有移动发生，则对当前视频流进行目标检测。目标检测设备的硬件在工作的时候，被分为IVE移动侦测和目标检测两种工作模式；IVE可以实时的对视频流进行处理，采用IVE移动侦测方式对当前视频流进行移动侦测；IVE在侦测到有移动发生时，IVE与处理器进行交互，使得处理器进入目标检测的工作模式，处理器对视频流进行目标检测；IVE在没有侦测到移动发生时，IVE一直在IVE移动侦测的工作模式下进行移动侦测，不会触发处理器进行目标检测。在现有技术中，在设备开启目标检测功能后，设备会一直运行目标检测算法的模型，进而目标检测算法的实时运算会占用设备的CPU的大量资源。但是，本申请提供的方案，由于移动侦测的过程由IVE执行，从而在移动侦测的过程中不需要处理器资源，只有在IVE侦测到移动发生时，IVE触发处理器进行目标检测；从而由于IVE执行了移动侦测的过程，可以减少处理器的资源占用，减少设备的功耗。附图说明一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明和附图并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件示为类似的元件，附图不构成比例限制，并且其中：图1为本申请提供的应用场景示意图一；图2为本申请本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：/n获取当前视频流，并采用智能分析加速引擎移动侦测方式对当前视频流进行移动侦测；/n若侦测到所述当前视频流中有移动发生，则对所述当前视频流进行目标检测。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：
获取当前视频流，并采用智能分析加速引擎移动侦测方式对当前视频流进行移动侦测；
若侦测到所述当前视频流中有移动发生，则对所述当前视频流进行目标检测。


2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，采用智能分析加速引擎移动侦测方式对当前视频流进行移动侦测，包括：
通过相邻帧图像差分方式，侦测所述当前视频流的监控区域中是否有移动发生。


3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，对所述当前视频流进行目标检测，包括：
确定是否在所述当前视频流中检测到目标图像；
若检测到目标图像，则对所述目标图像进行处理；
若在预设时间段内没有检测到目标图像，则执行获取当前视频流，并采用智能分析加速引擎移动侦测方式对当前视频流进行移动侦测。


4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述确定是否在所述当前视频流中检测到目标图像，包括：
采用预设的检测模型对所述当前视频流进行检测，以确定是否检测到目标图像。


5.根据权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于，所述检测模型为多任务级联卷积神经网络模型、Adaboost模型。


6.根据权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于，所述采用预设的检测模型对所述当前视频流进行检测，以确定是否检测到目标图像，包括：
对所述当前视频流中的每一帧图像进行缩放处理，得到图像集合，其中，所述图像集合中包括所述每一帧图像在不同比例下的图像；
采用所述检测模型中的第一处理模型对所述图像集合中的图像进行处理，以确定是否得到候选窗体；
若确定得到N个候选窗体，其中，N为大于等于1的正整数，N个候选窗体中的一个或多个候选窗体中包括多个候选目标，则采用所述检测模型中的第二处理模型对所述N个候选窗体进行识别处理，以去除不包括候选目标的候选窗体，得到包括候选目标的候选窗体；采用所述检测模型中的第三处理模型对所述包括候选目标的候选窗体进行筛选处理，以得到目标图像；
若确定没有得到候选窗体，则确定没有检测到目标图像。


7.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，对所述目标图像进行处理，包括：
对所述目标图像进行识别；
和/或，对所述目标图像进行保存。


8.根据权利要求1-7任一项所述的目标检测方法，其特征在于，所述目标检测方法，还包括：
若侦测到所述当前视频流中有移动发生，则向终端发送预警信息。


9.一种目标检测装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取当前视频流，并采用智能分析加速引擎移动侦测方式对当前视频流进行移动侦测；
检测单元，用于若侦测到所述当前视频流中有移动发生，则对所述当前视频流进行目标检测。


10.根据权利要求9所述的目标检测装置，其特征在于，所述获取单元，具体用于：
通过相邻帧图像差分方式，侦测所述当前视...

【专利技术属性】
技术研发人员：安宝磊，
申请(专利权)人：北京比特大陆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11