目标检测方法、装置、边缘计算服务器及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例涉及一种目标检测方法、装置、边缘计算服务器及存储介质，所述方法包括：接收多个检测设备发送的实时图像数据，确定任一检测设备发送的实时图像数据所拍摄的区域为所述检测设备对应的检测区域；针对任一检测设备对应的检测区域，确定所述检测区域中的全部目标；针对所述检测区域中的任一目标，获取所述目标的位置，根据所述位置确定所述目标的检测策略；基于所述目标的检测策略对所述目标进行检测。由此，可以实现通过边缘计算服务器对多个检测设备对应的多个检测区域中的目标进行检测，提升了安全性和检测效率。提升了安全性和检测效率。提升了安全性和检测效率。

【技术实现步骤摘要】
目标检测方法、装置、边缘计算服务器及存储介质


[0001]本申请实施例涉及人工智能领域，尤其涉及一种目标检测方法、装置、边缘计算服务器及存储介质。

技术介绍

[0002]随着安全检测的进一步加强，在很多场景下，都需要对出入的人员、车辆等进行检测，判断是否为该场景下的合法人员或车辆，对于检测的范围越来越大，同时要求的反应速度也越来越快。进行检测时，往往还需要考虑的待检测区域的地理环境等因素。
[0003]现有技术中，主要采用人工检测的方式，检测是否有不符合要求的人员或车辆。由于待检测场景过多，且有些待检测场景的区域范围过大，尤其是在场地空旷且安全性要求较高的场景中，采用人工检测效率太低，且在人员或车辆进行伪装隐藏的情况下，采用人工检测的方式不易发现，且检测人员还可能发生危险。

技术实现思路

[0004]鉴于此，为解决上述由于待检测场景过多，且有些待检测场景的区域范围过大，尤其是在场地空旷且安全性要求较高的场景中，采用人工检测效率太低，且在人员或车辆进行伪装隐藏的情况下，采用人工检测的方式不易发现，且检测人员还可能发生危险的技术问题，本申请实施例提供一种目标检测方法、装置、边缘计算服务器及存储介质。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种目标检测方法，应用于边缘计算服务器，所述方法包括：
[0006]接收多个检测设备发送的实时图像数据，确定任一检测设备发送的实时图像数据所拍摄的区域为所述检测设备对应的检测区域；
[0007]针对任一检测设备对应的检测区域，确定所述检测区域中的全部目标；
[0008]针对所述检测区域中的任一目标，获取所述目标的位置，根据所述位置确定所述目标的检测策略；
[0009]基于所述目标的检测策略对所述目标进行检测。
[0010]在一个可选的实施方式中，所述根据所述位置确定所述目标的检测策略，包括：
[0011]若所述目标的位置处于所述检测区域内的预设的第一检测线以里，则确定第一检测策略；
[0012]所述基于所述目标的检测策略对所述目标进行检测，包括：
[0013]基于所述第一检测策略，触发第一预警信息，并对所述目标进行跟踪。
[0014]在一个可选的实施方式中，所述对所述目标进行跟踪，包括：
[0015]获取所述目标的形态信息；
[0016]判断所述目标的位置和/或形态信息在预设的时间内是否发生变化；
[0017]若所述目标的位置和/或形态信息在预设的时间内未发生变化，则结束对所述目标的跟踪；
[0018]若所述目标的位置和/或形态信息在预设的时间内发生变化，则保持对所述目标的跟踪。
[0019]在一个可选的实施方式中，所述根据所述位置确定所述目标的检测策略，还包括：
[0020]若所述目标的位置与所述检测区域内的预设的第二检测线之间的距离小于预设的距离，则确定第二检测策略，其中，所述检测区域内的预设的第一检测线位于所述检测区域内的预设的第二检测线之前；
[0021]所述基于所述目标的检测策略对所述目标进行检测，还包括：
[0022]基于所述第二检测策略，判断所述目标是否为预设的目标库中的合法目标；
[0023]若所述目标是预设的目标库中的合法目标，则结束对所述目标的跟踪；
[0024]若所述目标非预设的目标库中的合法目标，则触发第二预警信息，并将包含所述目标的图像数据或者视频数据发送至监控平台。
[0025]在一个可选的实施方式中，所述触发第二预警信息，并将包含所述目标的图像数据或者视频数据发送至监控平台，包括：
[0026]若所述目标的位置处于所述检测区域内的预设的第二检测线以里，则触发第二预警信息，并将包含所述目标的图像数据或者视频数据发送至监控平台。
[0027]在一个可选的实施方式中，所述确定所述检测区域中的全部目标，包括：
[0028]获取所述检测区域的实时图像数据，将所述实时图像数据输入到目标检测模型；
[0029]获取目标检测模型输出所述检测区域中的全部目标；
[0030]其中，所述目标检测模型具体通过以下方式得到：
[0031]获取预设的场景下的样本图像数据，其中，所述样本图像数据包括样本目标，且已对所述样本目标进行标注；
[0032]对所述样本图像数据进行处理，得到目标样本图像数据；其中，所述对所述样本图像数据进行处理的方式，包括：对所述样本图像数据进行外观增强处理、对所述样本图像数据进行几何增强处理以及对所述样本图像数据进行虚拟样本增强方式中的至少一种或多种；
[0033]基于所述目标样本图像数据对初始检测模型进行模型训练，得到目标检测模型。
[0034]在一个可选的实施方式中，所述基于所述目标样本图像数据对初始检测模型进行模型训练，得到目标检测模型，包括：
[0035]对初始检测模型进行减枝和/或减通道处理；
[0036]确定经过处理的所述初始检测模型中的超参数；
[0037]基于所述目标样本图像数据对所述经过处理的所述初始检测模型进行模型训练，以调整所述超参数得到目标检测模型。
[0038]第二方面，本申请实施例提供一种目标检测装置，应用于边缘计算服务器，所述装置包括：
[0039]检测区域确定模块：用于接收多个检测设备发送的实时图像数据，确定任一检测设备发送的实时图像数据所拍摄的区域为所述检测设备对应的检测区域；
[0040]目标获取模块：用于针对任一检测设备对应的检测区域，确定所述检测区域中的全部目标；
[0041]检测策略确定模块：用于针对所述检测区域中的任一目标，获取所述目标的位置，
根据所述位置确定所述目标的检测策略；
[0042]目标检测模块：用于基于所述目标的检测策略对所述目标进行检测。
[0043]第三方面，本申请实施例提供一种边缘计算服务器，包括：处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序，以实现第一方面中任一项目标检测方法。
[0044]第四方面，本申请实施例提供一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现第一方面中任一项目标检测方法。
[0045]本申请实施例提供的技术方案，接收多个检测设备发送的实时图像数据，确定任一检测设备发送的实时图像数据所拍摄的区域为所述检测设备对应的检测区域；针对任一检测设备对应的检测区域，确定所述检测区域中的全部目标；针对所述检测区域中的任一目标，获取所述目标的位置，根据所述位置确定所述目标的检测策略；基于所述目标的检测策略对所述目标进行检测。通过边缘计算服务器同时对多个检测设备对应的多个检测区域中的目标进行检测，根据各个检测区域中的不同的目标对应的位置采取不同的检测策略，提升了安全性和检测效率。
附图说明
[0046]图1为本申请实施例提供的一种目标检测方法的实施流程示意图；
[0047]图2为本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，应用于边缘计算服务器，所述方法包括：接收多个检测设备发送的实时图像数据，确定任一检测设备发送的实时图像数据所拍摄的区域为所述检测设备对应的检测区域；针对任一检测设备对应的检测区域，确定所述检测区域中的全部目标；针对所述检测区域中的任一目标，获取所述目标的位置，根据所述位置确定所述目标的检测策略；基于所述目标的检测策略对所述目标进行检测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置确定所述目标的检测策略，包括：若所述目标的位置处于所述检测区域内的预设的第一检测线以里，则确定第一检测策略；所述基于所述目标的检测策略对所述目标进行检测，包括：基于所述第一检测策略，触发第一预警信息，并对所述目标进行跟踪。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标进行跟踪，包括：获取所述目标的形态信息；判断所述目标的位置和/或形态信息在预设的时间内是否发生变化；若所述目标的位置和/或形态信息在预设的时间内未发生变化，则结束对所述目标的跟踪；若所述目标的位置和/或形态信息在预设的时间内发生变化，则保持对所述目标的跟踪。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置确定所述目标的检测策略，还包括：若所述目标的位置与所述检测区域内的预设的第二检测线之间的距离小于预设的距离，则确定第二检测策略，其中，所述检测区域内的预设的第一检测线位于所述检测区域内的预设的第二检测线之前；所述基于所述目标的检测策略对所述目标进行检测，还包括：基于所述第二检测策略，判断所述目标是否为预设的目标库中的合法目标；若所述目标是预设的目标库中的合法目标，则结束对所述目标的跟踪；若所述目标非预设的目标库中的合法目标，则触发第二预警信息，并将包含所述目标的图像数据或者视频数据发送至监控平台。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述触发第二预警信息，并将包含所述目标的图像数据或者视频数据发送至监控平台，包括：若所述目标的位置处于所述检测区域内的预设的第二检测线以里，则触发第二预警信息，并将包含所述目标的图像数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：许亮，曹玉社，李峰，
申请(专利权)人：中科海微北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：