一种检测目标对象移动速度的方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种检测目标对象移动速度的方法，包括：获得包含有目标对象的图像集；根据图像集构建目标对象检测模型获得间隔预设时间的两张待检测图像中的包含有目标对象的目标图像，并获得目标图像在两张待检测图像上对应的图像位置差；获得目标对象的真实高度信息和在待检测图像中的高度信息；根据预设时间、图像位置差，目标对象的真实高度信息高度信息确定目标对象的移动速度。本申请通过目标对象检测模型获得待检测图像中的包含有目标对象的目标图像，并通过图像位置差、目标对象的真实高度信息和高度信息、预设时间来确定目标对象的移动速度，其不仅提升检测的准确度，还通过自行检测降低对物体移动的速度检测的投入成本。投入成本。投入成本。

【技术实现步骤摘要】
一种检测目标对象移动速度的方法、装置及电子设备


[0001]本申请涉及计算机视觉
，具体涉及一种检测目标对象移动速度的方法和一种检测目标对象移动速度的装置，以及一种电子设备。

技术介绍

[0002]深度学习近年来发展迅猛，在国内外都引起了广泛的关注，随着深度学习技术的不断进步以及数据处理能力的不断提升，越来越多的深度学习算法被用在图像处理，计算机视觉领域。其中，目标检测作为计算机视觉的重要分支被广泛应用于安防、工业、无人驾驶等多个领域。例如在安防领域，在一些户外工地作业中，物体移动的速度都有明确的规定，若物体的移动速度超过预设阈值，则会影响工地作业的安全性。
[0003]为了防止意外发生，现有对物体移动的速度的检测一般采取人工查看现场监控视频的方式，此种方式耗费大量的人力，而且由于视频数量多，人可能顾及不过来，从而降低了对物体移动的速度检测的准确度。
[0004]因此，如何降低对物体移动的速度检测的投入成本，且同时提升检测的准确度，成为本领域技术人员亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种检测目标对象移动速度的方法，其特征在于，包括：获得包含有目标对象的图像集；根据所述图像集构建目标对象检测模型；通过所述目标对象检测模型，获得间隔预设时间的两张待检测图像中的包含有目标对象的目标图像，并获得所述目标图像在两张待检测图像上对应的图像位置差；获得所述目标对象在物理世界中的真实高度信息和在待检测图像中的高度信息；根据所述预设时间、所述目标图像在两张待检测图像上对应的图像位置差，以及所述目标对象在物理世界中的真实高度信息和在待检测图像中的高度信息确定目标对象的移动速度。2.根据权利要求1所述的检测目标对象移动速度的方法，其特征在于，所述获得间隔预设时间的两张待检测图像中的包含有目标对象的目标图像，包括：设置预设时间，通过所述目标对象检测模型，获得所述预设时间的启始时刻对应的第一待检测图像和所述预设时间的终止时刻对应的第二待检测图像；获得第一待检测图像中逐像素的目标对象图像的第一预测结果，获得第二待检测图像中逐像素的目标对象图像的第二预测结果；分别将所述第一预测结果、所述第二预测结果与图像集中被标记框标记的目标对象图像的实际结果对比，并分别计算所述第一预测结果与实际结果的第一损失值，所述第二预测结果与实际结果的第二损失值；将所述第一损失值最小时对应的图像确定为第一待检测图像中包含有目标对象的目标图像；将所述第二损失值最小时对应的图像确定为第二待检测图像中包含有目标对象的目标图像。3.根据权利要求2所述的检测目标对象移动速度的方法，其特征在于，所述获得所述目标图像在两张待检测图像上对应的图像位置差，包括：获得目标图像分别在第一待检测图像和第二待检测图像上分别对应的第一位置信息和第二位置信息；根据所述第一位置信息和第二位置信息，获得所述目标图像在两张待检测图像上对应的图像位置差。4.根据权利要求3所述的检测目标对象移动速度的方法，其特征在于，所述获得目标图像分别在第一待检测图像和第二待检测图像上分别对应的第一位置信息和第二位置信息，包括：获得目标图像分别在第一待检测图像和第二待检测图像中分别对应的第一特征信息和第二特征信息；根据所述第一特征信息和第二特征信息分别确定所述目标对象在第一待检测图像和第二待检测图像中的第一像素坐标和第二像素坐标；根据所述第一像素坐标和第二像素坐标确定所述目标对象分别在第一待检测图像和第二待检测图像中分别对应的第一位置信息和第二位置信息。5.根据权利要求4所述的检测目标对象移动速度的方法，其特征在于，所述根据所述预设时间、所述目标图像在两张待检测图像上对应的图像位置差，以及所述目标对象在物理世界中的真实高度信息和在待检测图像中的高度信息确定目标对象的移动速度，包括：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴新涛，
申请(专利权)人：嘉洋智慧安全生产科技发展北京有限公司，
类型：发明
国别省市：