目标事件检测方法、装置和电子设备和可读介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了目标事件检测方法、装置、电子设备和可读介质。该方法的实施例包括：获取待测图像；将待测图像输入至预先训练的目标事件检测模型，得到待测图像中的目标事件区域的位置和目标事件的类别，其中，目标事件检测模型基于单阶段的全卷积目标检测网络训练得到；基于目标事件区域的位置和目标事件的类别中的至少一项，确定目标事件是否为待处理目标事件。该实施方式实现了目标事件的自动检测，降低了查找待处理目标事件的人力成本，提高了对待处理目标事件的查找效率。

【技术实现步骤摘要】
目标事件检测方法、装置和电子设备和可读介质
本申请实施例涉及计算机
，具体涉及目标事件检测方法、装置、电子设备和可读介质。
技术介绍
近年来，随着我国经济的高速发展，城镇化速度日益增强，城市中也到处可见一些沿街晾晒、商店非法店外经营等情况，对市容市貌，居民出行，商业规范化管理能方面造成很大困难。因此，需要对待处理目标事件进行主动查找并加以制止，以保证居民出行的便捷性。现有技术中，通常由城管执法人员通过现场巡逻、查看监控视频等方式人工查找沿街晾晒、店外经营等事件，这种方式需要耗费大量人力，且检测效率较低。另外，传统的检测算法通常仅能够检测出特定形态的物体，如水果、蔬菜等，但店外经营事件等通常包含复杂的组成，且不具有特定形态。因而，针对经营事件等目标事件的检测，传统的检测算法通常无法得到准确的检测结果。
技术实现思路
本申请实施例提出了目标事件检测方法、装置、电子设备和可读介质，以降低查找待处理目标事件的人力成本，并提高对待处理目标事件的查找效率。第一方面，本申请实施例提供了一种目标事件检测方法，该方法包括：获取待本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标事件检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待测图像；/n将所述待测图像输入至预先训练的目标事件检测模型，得到所述待测图像中的目标事件区域的位置和目标事件的类别，其中，所述目标事件检测模型基于单阶段的全卷积目标检测网络训练得到；/n基于所述目标事件区域的位置和所述目标事件的类别中的至少一项，确定所述目标事件是否为待处理目标事件。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标事件检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待测图像；
将所述待测图像输入至预先训练的目标事件检测模型，得到所述待测图像中的目标事件区域的位置和目标事件的类别，其中，所述目标事件检测模型基于单阶段的全卷积目标检测网络训练得到；
基于所述目标事件区域的位置和所述目标事件的类别中的至少一项，确定所述目标事件是否为待处理目标事件。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标事件检测模型通过如下步骤预先训练得到：
获取样本集，所述样本集中包括样本图像，所述样本图像带有用于指示目标事件轮廓的标注和用于指示目标事件的类别的标注；
构建单阶段的全卷积目标检测网络；
迭代执行如下训练步骤：将所述样本图像作为所述单阶段的全卷积目标检测网络的输入，基于所述样本图像中的标注，确定损失值；基于所述损失值对所述单阶段的全卷积目标检测网络的参数进行调整；
将训练完成后的所述单阶段的全卷积目标检测网络确定为目标事件检测模型。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用于指示目标事件轮廓的标注为不规则多边形标注。


4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述将所述样本图像作为所述单阶段的全卷积目标检测网络的输入，基于所述样本图像中的标注，确定损失值，包括：
将所述样本图像作为所述单阶段的全卷积目标检测网络的输入，得到多个尺度的特征图；
将各特征图中的各特征点映射至所述样本图像，得到各特征点在所述样本图像中的对应点，并将位于所述目标事件轮廓内的对应点确定为正样本；
获取各对应点的预测类别，将预测类别为任一标注所指示的类别的正样本作为目标正样本，获取各目标正样本到目标事件预测框的各边框的预测距离；
基于所确定出的预测类别、预测距离和所述样本图像中的标注，确定损失值。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所确定出的预测类别、预测距离和所述样本图像中的标注，确定损失值，包括：
将所述目标事件轮廓的外接矩形框作为回归标注框，确定各目标正样本与所述回归标注框的各边框的目标距离；
基于各目标正样本对应的预测距离和目标距离，确定第一损失值；
基于各对应点的预测类别和所述样本图像中的用于指示目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄华宾，袁野，
申请(专利权)人：北京迈格威科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11