检测模型的训练方法、检测方法及相关装置制造方法及图纸

本申请公开了一种检测模型的训练方法、检测方法及相关装置，其中，该训练方法包括：从网络或历史记录或现场模拟场景中获取到设定数量的预设违规事件的图像信息；对预设违规事件的图像信息进行标注，以得到第一标注图像信息；通过第一标注图像信息对预设网络模型进行训练，以建立第一模型；通过第一标注图像信息对第二模型进行训练，以得到检测模型，其中，第二模型是通过在第一模型添加检测输出模型结构得到。通过上述方式，本申请通过采用包括有预设违规事件的图像信息对预设网络模型进行训练，以得到相应的检测模型，能够有效地提升对预设违规事件进行检测的精确度，并使得相应的检测方法更隐秘，也更为可靠。

Training method, detection method and related devices of detection model

【技术实现步骤摘要】
检测模型的训练方法、检测方法及相关装置
本申请涉及模型应用
，特别是涉及一种检测模型的训练方法、检测方法、智能终端以及计算机可读存储介质。
技术介绍
自北京地铁实现地铁安检之后，地铁安检逐渐成为各大城市地铁交通的标准配置。但却也存在有一种地铁场景，其中的部分人群利用安检人员的视线盲区，传递违规物品，其通常是由站外的人员隔着围栏，向站内乘客传递未经过安检机检查的不明物品，而这不明物品又通常会是违禁物品。这对地铁的安全造成了严重威胁。目前在地铁场景中对违规传递物品进行检测的方法极其有限。其主要是通过安检人员的人工观察，或是在地铁设计建造的初期，对站内和站外的区域实现有效的建筑围栏隔离。而仅通过人工观察的方式，不免会有疏漏之处，且较为费力；且采用建筑围栏隔离的方式，对已经建造完成的地铁站，又需要较大的人力和物力去整改。因此，需要一种更为有效的基于地铁场景的违规传递物品的检测方法。其中，在其他具有类似的场景中，常见的检测方法有红外对射探测器。但当红外发射机与红外接收机之间的红外光束被完全遮断或按给定百分比遮断时，会产生报警信号，因本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种检测模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：/n从网络或历史记录或现场模拟场景中，获取到预设违规事件的图像信息；/n对所述预设违规事件的图像信息进行标注，以得到第一标注图像信息；/n通过所述第一标注图像信息对预设网络模型进行训练，以建立第一模型；/n通过所述第一标注图像信息对第二模型进行训练，以得到所述检测模型，其中，所述第二模型是通过在所述第一模型添加检测输出模型结构得到。/n

【技术特征摘要】
1.一种检测模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：
从网络或历史记录或现场模拟场景中，获取到预设违规事件的图像信息；
对所述预设违规事件的图像信息进行标注，以得到第一标注图像信息；
通过所述第一标注图像信息对预设网络模型进行训练，以建立第一模型；
通过所述第一标注图像信息对第二模型进行训练，以得到所述检测模型，其中，所述第二模型是通过在所述第一模型添加检测输出模型结构得到。


2.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述对所述预设违规事件的图像信息进行标注，以得到第一标注图像信息的步骤包括：
对所述预设违规事件的图像信息中的目标对象围成的区域进行标注，以得到第一标注区域，并对出现在目标区域中的视频图像进行截图，以得到所述第一标注图像信息，其中，所述目标对象包括第一目标人体、第二目标人体以及目标物品，所述目标区域包括所述第一标注区域。


3.根据权利要求2所述的训练方法，其特征在于，所述通过所述第一标注图像信息对第二模型进行训练，以得到所述检测模型，其中，所述第二模型是通过在所述第一模型添加检测输出模型结构得到的步骤包括：
将所述第一标注图像信息输入到所述第一模型进行处理，以得到所述第一标注图像信息的输出向量；
通过所述输出向量分别对所述第一标注图像信息中的所述第一目标人体、所述第二目标人体以及所述目标物品进行标注，以得到第二标注区域，并对出现在所述第一标注区域中的视频图像进行截图，以得到第二标注图像信息；
基于所述第二标注图像信息对所述第二模型的模型参数进行调整，以获得新的检测模型。


4.一种基于检测模型的检测方法，其特征在于，在经训练好的第一模型上添加检测输出模型结构后进行再训练得到所述检测模型；
所述检测方法包括：
获取到目标区域中的目标对象的视频图像帧，其中，所述目标对象包括第一目标人体、第二目标人体、目标物品以及围栏；
提取所述视频图像帧中的目标图片流，并将所述目标图片流输入到所述检测模型中；
通过所述检测模型对所述目标图片流进行检测，以确定所述目标图片流中是否包括有预设违规事件的图像信息。


5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述获取到目标区域中的目标对象的视频图像帧，其中，所述目标对象包括第一目标人体、第二目标人体、目标物品以及围栏的步骤包括：
将预设相机监控的所述目标区域划分为检测区域和非检测区域，将所述检测区域划分为网格；
获取到所述检测区域中每一所述网格中的视频图像帧；
对每一所述网格中的视频图像帧进行检测识别，以获取到目标对象的视频图像帧，其中，所述目标对象包括所述第一目标人体、所述第二目标人体、所述目标物品以及所述围栏。


6.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述获取到目标区域中的目标对象的视频图像帧，其中，所述目标对象包括第一目标人体、第二目标人体、目标物品以及围栏的步骤之后，所述提取所述视频图像帧中对应的目标图片流，并将所述目标图片流输入到所述检测模型中的步骤之前，还包括：
对所述目标对象的视频图像帧进行预处理，其中，所述预处理包括去噪...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁林俊，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33