目标检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，属于目标识别技术领域。所述方法包括：确定目标检测图像，所述目标检测图像包括连续预设帧数的序列图像；将所述目标检测图像输入目标检测模型，识别检测目标，获取所述检测目标所在的第一区域，所述目标检测图像的每一帧图像对应一个所述第一区域；基于所述第一区域的交并比的变化规律，判断所述检测目标是否存在异常。本发明专利技术通过基于目标检测模型识别检测目标，而且基于检测目标所在的第一区域的交并比变化规律，判断检测目标是否存在异常，有效提升了目标识别的准确性。有效提升了目标识别的准确性。有效提升了目标识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
目标检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及目标识别
，尤其涉及一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前的监控管理工作中，一种是以人工为主导的现场监管方式，另一种是采取定点监控和抓拍的方式，并结合大数据和人工智能等兴起的新型技术对需监控的目标进行识别和管理。
[0003]然而，针对移动性较强的目标，以人工为主导的现场监管方式的治理与管理效率低，工作量大，且缺乏有效的数据取证和预警；而现有的应用人工智能等技术对移动目标进行识别和管理的方法，虽然减少了人力成本，降低了取证难度，但其识别准确性低，无法识别移动目标是否存在异常，容易发生误识别误预警。

技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种目标检测方法，包括：确定目标检测图像，所述目标检测图像包括连续预设帧数的序列图像；
[0006]将所述目标检测图像输入目标检测模型，识别检测目标，获取所述检测目标所在的第一区域，所述目标检测图像的每一帧图像对应一个所述第一区域；
[0007]基于所述第一区域的交并比的变化规律，判断所述检测目标是否存在异常。
[0008]在一个实施例中，所述基于所述第一区域的交并比的变化规律，判断所述检测目标是否存在异常，包括：
[0009]确定所述检测目标所在的第二区域，所述第二区域为所述目标检测图像中最后一帧图像对应的所述第一区域；
[0010]计算所述第二区域分别与除所述第二区域对应的所述第一区域以外的所有所述第一区域之间的交并比，获得交并比序列；
[0011]在所述交并比序列中的值均大于或等于第一阈值的情况下，确定所述检测目标处于停留状态；
[0012]在所述交并比序列中的值不全大于第一阈值且不全相等的情况下，确定所述检测目标处于运动状态。
[0013]在一个实施例中，所述在所述交并比序列中的值均大于或等于第一阈值的情况下，确定所述检测目标处于停留状态之后，所述方法还包括：
[0014]确定所述检测目标处于所述停留状态的第一时长；
[0015]在所述第一时长大于第一预设时长的情况下，确定所述检测目标处于所述停留状态。
[0016]在一个实施例中，所述方法还包括：
[0017]将所述目标检测图像中的任意一帧图像输入相似度识别网络，判断所述检测目标是否已进行信息登记；
[0018]在所述检测目标未进行所述信息登记的情况下，确定所述检测目标存在异常。
[0019]在一个实施例中，所述方法还包括：
[0020]在所述检测目标已进行所述信息登记的情况下，判断所述检测目标的位置是否处于第一指定区域；
[0021]在所述检测目标的位置不处于所述第一指定区域的情况下，确定所述检测目标不处于所述第一指定区域所持续的第二时长；
[0022]在所述第二时长大于第二预设时长的情况下，确定所述检测目标存在异常。
[0023]在一个实施例中，所述目标检测模型是根据损失函数训练得到的；
[0024]所述损失函数用于表征所述检测目标的位置损失、目标框的置信度损失和所述检测目标的类别损失。
[0025]在一个实施例中，所述方法还包括：
[0026]在对所述目标检测模型进行训练的过程中，采用一维线性插值和余弦退火算法相结合的方式对所述目标检测模型中各层的学习率进行更新。
[0027]第二方面，本专利技术提供一种目标检测装置，包括：
[0028]确定模块，用于确定目标检测图像，所述目标检测图像包括连续预设帧数的序列图像；
[0029]获取模块，用于将所述目标检测图像输入目标检测模型，识别检测目标，获取所述检测目标所在的第一区域，所述目标检测图像的每一帧图像对应一个所述第一区域；
[0030]判断模块，用于基于所述第一区域的交并比的变化规律，判断所述检测目标是否存在异常。
[0031]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储器和存储有计算机程序的存储器，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述目标检测方法的步骤。
[0032]第四方面，本专利技术提供一种处理器可读存储介质，所述处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使所述处理器执行第一方面所述目标检测方法的步骤。
[0033]本专利技术提供的目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，通过确定目标检测图像，将目标检测图像输入目标检测模型，识别检测目标，并获取检测目标所在的第一区域，然后基于第一区域的交并比的变化规律，判断检测目标是否存在异常；本专利技术通过将目标检测模型和目标所在区域的交并比变化规律相结合，判断检测目标是否存在异常，不仅减少了人力成本，而且有效提升了目标识别的准确性。
附图说明
[0034]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0035]图1是本专利技术提供的目标检测方法的流程示意图之一；
[0036]图2是本专利技术提供的相似度识别网络结构示意图；
[0037]图3是本专利技术提供的目标检测方法的流程示意图之二；
[0038]图4是本专利技术提供的区域分布示意图；
[0039]图5是本专利技术提供的目标检测方法的流程示意图之三；
[0040]图6是本专利技术提供的目标检测装置的结构示意图；
[0041]图7是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0042]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0043]下面结合图1
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图6描述本专利技术提供的目标检测方法及装置。
[0044]图1是本专利技术提供的目标检测方法的流程示意图之一，如图1所示，该方法包括如下流程：
[0045]步骤100：确定目标检测图像，所述目标检测图像包括连续预设帧数的序列图像；
[0046]步骤110：将所述目标检测图像输入目标检测模型，识别检测目标，获取所述检测目标所在的第一区域，所述目标检测图像的每一帧图像对应一个所述第一区域；
[0047]步骤120：基于所述第一区域的交并比的变化规律，判断所述检测目标是否存在异常。
[0048]可选地，可以确定目标检测图像。
[0049]可选地，目标检测图像可以包括连续预设帧数的序列图像。
[0050]可选地，目标检测图像可以包括20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，包括：确定目标检测图像，所述目标检测图像包括连续预设帧数的序列图像；将所述目标检测图像输入目标检测模型，识别检测目标，获取所述检测目标所在的第一区域，所述目标检测图像的每一帧图像对应一个所述第一区域；基于所述第一区域的交并比的变化规律，判断所述检测目标是否存在异常。2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述第一区域的交并比的变化规律，判断所述检测目标是否存在异常，包括：确定所述检测目标所在的第二区域，所述第二区域为所述目标检测图像中最后一帧图像对应的所述第一区域；计算所述第二区域分别与除所述第二区域对应的所述第一区域以外的所有所述第一区域之间的交并比，获得交并比序列；在所述交并比序列中的值均大于或等于第一阈值的情况下，确定所述检测目标处于停留状态；在所述交并比序列中的值不全大于第一阈值且不全相等的情况下，确定所述检测目标处于运动状态。3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述在所述交并比序列中的值均大于或等于第一阈值的情况下，确定所述检测目标处于停留状态之后，所述方法还包括：确定所述检测目标处于所述停留状态的第一时长；在所述第一时长大于第一预设时长的情况下，确定所述检测目标处于所述停留状态。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的目标检测方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述目标检测图像中的任意一帧图像输入相似度识别网络，判断所述检测目标是否已进行信息登记；在所述检测目标未进行所述信息登记的情况下，确定所述检测目标存在异常。5.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：张永帅，
申请(专利权)人：中移雄安信息通信科技有限公司中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：