一种视频目标检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种视频目标检测方法及装置，包括：确定包括待检测目标的视频流；从视频流中截取包含待检测目标的相关图像，基于训练好的改进yolov3模型对各个图像进行检测，确定目标的种类、位置及在视频流中的出现时间；改进yolov3模型在原有yolov3模型基础上，用导向锚框生成方法生成预置锚框，在导向锚框框架后增加一系列卷积层，以将预置锚框按照目标的实际分布情况进行旋转，得到旋转框；将改进yolov3模型获取的图像送至对应的属性分析网络，以确定目标的属性；按照目标的种类、属性以及在视频流中的出现时间对视频流中的不同待检测目标进行分类存储，按照出现时间段存储包含相关种类和属性目标的视频流。本发明专利技术提高了目标检测精度。测精度。测精度。

【技术实现步骤摘要】
一种视频目标检测方法及装置


[0001]本专利技术属于视频处理领域，更具体地，涉及一种视频目标检测方法及装置。

技术介绍

[0002]随着信息技术的不断发展，在应对和处理各类突发事件的过程中，视频指挥调度系统发挥着越来越重要的作用。特别是当涉及的部门及机构较多时，及时有效的指挥调度显得尤为重要，有利于对突发事件的及时控制与解决。视频是视频指挥调度系统最重要的信息来源，然而随着技术的发展，视频数据呈指数形式爆发增长，传统依赖人工判读视频信息的方法不再适用于海量视频。此外，视频中可能存在一些无分析价值的内容，传输这些内容会占用较多网络带宽以及存储空间。如何高效、准确地处理视频并减少视频存储压力，视频结构化处理及检索技术受到越来越广泛的关注。

技术实现思路

[0003]针对现有技术的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种视频目标检测方法及装置，旨在解决视频目标检测依赖人工，目标检测准确率和效率偏低，导致视频检索时需要存储大量无分析价值内容，占用较多网络带宽和存储空间的问题。
[0004]为实现上述目的，第一方面，本专利技术提供了一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：确定包括待检测目标的视频流；所述待检测目标包括至少一种；从所述视频流中截取包含待检测目标的相关图像，基于训练好的改进yolov3模型对各个图像进行检测，确定目标的种类、位置及在视频流中的出现时间；所述改进yolov3模型在原有yolov3模型基础上，用导向锚框生成方法代替原始固定锚框生成的方法，使得生成的预置锚框更适合真实场景下目标的分布，所述预置锚框为水平矩形框；其次，在导向锚框框架后增加一系列卷积层，以将所述预置锚框按照目标的实际分布情况进行旋转，得到包含目标的旋转框，之后基于所述旋转框提取目标的感兴趣区域，确定目标的种类；所述旋转框为能够包含所述目标且所述目标面积占比为最大的矩形框，以有效排除目标周围像素的干扰；当所述目标水平分布时，旋转框水平分布，所述目标非水平分布时，旋转框非水平分布；在改进yolov3模型获取包含待检测目标的相关图像后，将所述图像送至与相应目标种类对应的属性分析网络，以确定目标的属性；按照目标的种类、属性以及在视频流中的出现时间对视频流中的不同待检测目标进行分类存储，按照出现时间段存储包含相关种类和属性目标的视频流，以便快速检索相关种类和属性的目标，且对目标具体出现时间进行快速查找和定位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述导向锚框包括两个分支，第一分支进行中心位置预测，第二分支进行形状预测；基于原有yolov3模型获取图像的特征图，之后所述用导向锚框生成方法代替原始固定锚框生成的方法，具体为：第一分支基于特征图进行预测产生一个概率图，以估计出预置锚框的中心位置；第二分支基于特征图预测预置锚框的形状，即预置锚框的宽和高，最后根据预置锚框的中心位置和预置锚框形状确定预置锚框位置。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在导向锚框框架后增加一系列卷积层，以将所述预置锚框按照目标的实际分布情况进行旋转，得到包含目标的旋转框，具体为：利用梯度下降算法，不断学习预置锚框和真实框之间的差异，从而确定上述一系列卷积层的卷积核参数；基于上述卷积核参数对图像经过一系列卷积，确定预置锚框与目标位置的偏置，基于上述偏差和预置锚框的位置确定旋转框的位置。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述视频目标检测方法应用于靠近视频流数据源处直接对视频数据进行结构化处理，筛选掉视频中无分析价值的时段与内容，对视频中有目标的关键信息进行所述分类存储，并将筛选出的关键信息回传至后端服务器或操作人员。5.一种视频目标检测装...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤书路，邹刚，赵恢寿，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七〇九研究所，
类型：发明
国别省市：