【技术实现步骤摘要】
基于计算机视觉的目标对象检测方法、系统、设备及介质
本专利技术涉及图像检测
，特别是涉及一种基于计算机视觉的目标对象检测方法、系统、设备及介质。
技术介绍
为了维护社会治安，保障公共安全，防止部分人员利用管制刀具和/或枪支进行破坏活动，我国对管制刀具和/或枪支实行严格的管控措施。而在公共场合对出现的管制刀具和/或枪支进行及时的检测和处理是管制刀具和/或枪支管控的重要组成部分，是维护公众安全的必要任务。但是在公共场合，尤其是公共交通枢纽等区域，人流拥挤场景复杂，如何在有限的安防资源下对管制刀具和/或枪支进行快速的检测是一个充满挑战。现有的检测方法如下：(1)通过监控摄像头布控配合安防人员巡逻，实时的对安防区域进行检测，以便及时检测和处理出现的管制刀具和/或枪支。但是这种以人为检测主体的方式需要大量的安防人员才能完成对整个安防区域的实时监测，用人成本高昂；而且安防人员无法保持持续的专注，出现疏漏在所难免。(2)通过设置安检关口对进入安防区域的人员进行检测，以便及时发现和处理出现的管制刀具和/或枪支。这种只适...
【技术保护点】
1.一种基于计算机视觉的目标对象检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取包含有目标对象的原始图像；/n对所述原始图像进行一次或多次姿态变换，并将姿态变换图像与所述原始图像进行拼接，生成与所述原始图像背景一致但空间分布更复杂的拼接图像；/n根据包含有目标对象的原始图像、所述姿态变换图像和/或所述拼接图像训练一个或多个神经网络，生成目标对象检测模型；/n利用所述目标对象检测模型检测一个或多个目标图像，确定所述一个或多个目标图像中是否存在目标对象；其中，所述目标图像来源于一个或多个目标区域。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的目标对象检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取包含有目标对象的原始图像；
对所述原始图像进行一次或多次姿态变换，并将姿态变换图像与所述原始图像进行拼接，生成与所述原始图像背景一致但空间分布更复杂的拼接图像；
根据包含有目标对象的原始图像、所述姿态变换图像和/或所述拼接图像训练一个或多个神经网络，生成目标对象检测模型；
利用所述目标对象检测模型检测一个或多个目标图像，确定所述一个或多个目标图像中是否存在目标对象；其中，所述目标图像来源于一个或多个目标区域。
2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的目标对象检测方法，其特征在于，利用所述目标对象检测模型检测一个或多个目标图像，确定所述一个或多个目标图像中是否存在目标对象；包括：
将所述一个或多个目标图像输入至所述目标对象检测模型中；
利用所述目标对象检测模型中的特征提取神经网络对所述一个或多个目标图像进行从低层次到高层次的语义特征提取，获取多层高层次特征；其中，低层次特征包括所述一个或多个目标图像的局部特征，高层次特征包括所述一个或多个目标图像的全局特征；
利用所述目标对象检测模型中的特征融合神经网络对所述多层高层次特征进行上采样和卷积处理，将所述多层高层次特征进行融合和增强，使其中一层的高层次特征能够感知另外一层或多层高层次特征的特征信息；
利用所述目标对象检测模型中的目标检测神经网络对进行融合和增强后的多层高层次特征进行卷积处理，预测所述目标图像中每个图像位置存在所述目标对象的概率，并基于所述概率进行回归，确定所述一个或多个目标图像中是否存在所述目标对象，以及所述目标对象的位置和大小。
3.根据权利要求1或2所述的基于计算机视觉的目标对象检测方法，其特征在于，若利用所述目标对象检测模型检测出所述一个或多个目标图像中存在目标对象，则生成目标信号，并将所述目标信号传输至预警系统进行分析，根据分析结果进行预警或优化所述目标对象检测模型。
4.根据权利要求3所述的基于计算机视觉的目标对象检测方法，其特征在于，若在某个预设时间段内，目标信号的出现频率小于预设阈值，则迭代优化所述目标对象检测模型；
若在所述预设时间段内，目标信号的出现频率大于预设阈值，则由预警系统发出预警信号。
5.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的目标对象检测方法，其特征在于，所述目标对象包括刀具和/或枪支。
6.一种基于计算机视觉的目标对象检测系统，其特征在于，包括有：
图像采集模块，用于获取包含有目标对象的原始图像；
图像拼接模块，用于对所述原始图像进行一次或多次姿态变换，并将姿态变换图像与所述原始图像进行拼接，生成与所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴凡，宋佳兴，潘雪，赵童，
申请(专利权)人：云从科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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