【技术实现步骤摘要】
合格率预测模型训练方法、图像采集设备参数值确定方法
[0001]本专利技术涉及视频监控
，尤其涉及合格率预测模型训练方法、图像采集设备参数值确定方法。
技术介绍
[0002]近些年来，随着计算机应用的快速发展，视频监控已经广泛运用于日常场景中，包括车辆抓拍、人脸识别等场景。通过对图像采集设备抓拍到的车牌图像和人脸图像等目标图像的分析，可及时地对异常事件进行处理。因此对于视频监控来说，如何抓拍到目标图像尤为重要。
[0003]为了抓拍到更多的目标图像，首先要提高图像采集设备的抓拍合格率，其中抓拍合格率是指实际抓拍到的目标图像的数量与预期抓拍到的目标图像的数量的比值，预期抓拍到的目标图像的数量是指对图像采集设备采集的视频数据流进行分析得到的目标图像的数量；现有技术中提高图像采集设备抓拍合格率的方法主要有两种，一种是通过改变图像采集设备的硬件，另一种是将采集到的数据通过软件进行后期处理。
[0004]现有的一种基于摄像机人脸识别的人脸信息收集方法中，主要通过主控制器采集视频数据并缓存至主存储器，主控制器将主存...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种合格率预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：根据预先确定的图像采集设备的每个待调整参数的每个第一参数值集合与合格率的对应关系组成的样本集，获取所述样本集中任一第一参数值集合及对应的合格率；将所述第一参数值集合中的每个第一参数值输入到原始合格率预测模型中，获取输出的所述第一参数值集合对应的预测合格率；根据所述第一参数值集合对应的合格率和预测合格率，对所述原始神合格率预测模型的各参数的参数值进行调整，得到训练完成的合格率预测模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对应关系的确定过程包括：针对预设的所述每个待调整参数的每个第一参数值集合，将该第一参数值集合中的每个第一参数值发送给图像采集设备，使所述图像采集设备的所述每个待调整参数的参数值为对应的第一参数值；获取所述图像采集设备抓拍的符合预设图像条件的目标物体的第一目标图像的第一数量，其中所述第一目标图像是所述图像采集设备基于预设算法对预设时长内的视频数据进行实时识别抓拍的；根据所述第一数量以及预先保存的第二数量，确定该第一参数值集合对应的合格率；根据所述每个第一参数值集合对应的合格率，建立所述每个第一参数值集合与合格率的对应关系。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述样本集中任一第一参数值集合及对应的合格率之后，所述将所述第一参数值集合中的每个第一参数值输入到原始合格率预测模型中之前，所述方法还包括：将所述第一参数值集合中的每个第一参数值进行归一化处理。4.一种基于权利要求1
‑
3任一所述的合格率预测模型训练方法的图像采集设备参数值确定方法，其特征在于，所述方法包括：根据预先确定的图像采集设备的每个待调整参数的每个第一参数值集合与合格率的对应关系，确定合格率最高的目标合格率对应的目标第一参数值集合；基于预设微调值对所述目标第一参数值集合中每个待调整参数的第一参数值进行微调，得到第一参数值相邻两侧微调后的设定数量的第二参数值，根据每个待调整参数对应的所述第一参数值和所述第二参数值，组合得到除所述目标第一参数值集合外的每个第二参数值集合；基于预先训练完成的合格率预测模型，确定输入的所述每个第二参数值集合对应的每个预测合格率，根据所述每个预测合格率以及所述目标合格率，确定最高合格率对应的参数值集合中的参数值为图像采集设备的目标参数值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个预测合格率以及所述目标合格率，确定最高合格率对应的参数值集合中的参数值为图像采集设备的目标参数值包括：若所述每个预测合格率中最高的目标预测合格率大于所述目标合格率，根据所述目标预测合格率对应的目标第二参数值集合中的第二参数值，及所述微调值进行至少一次微调，根据相邻两次微调后确定的目标预测合格率中，后一次的目标预测合格率是否小于前一次的目标预测合格率，确定所述图像采集设备的目标参数值；
若所述目标预测合格率不大于所述目标合格率，则将所述目标第一参数值集合中的第一参数值确定为所述图像采集设备的目标参数值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据相邻两次微调后确定的目标预测合格率中，后一次的目标预...
【专利技术属性】
技术研发人员：周文凯，程少峰，曹娜，
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：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。