一种目标检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种目标检测方法、装置、设备及存储介质，所述目标检测方法包括：获取待检测的图像序列；将获取到的图像序列分别输入预先训练好的移动侦测模型和目标检测模型中，输出得到移动侦测模型针对图像序列的第一目标检测结果，以及目标检测模型针对图像序列的第二目标检测结果；根据第一目标检测结果以及第二目标检测结果，确定针对图像序列的最终目标检测结果。通过这种方式，本申请可以解决因单一算法失效导致的对于目标的检测效率降低等问题，有利于提高对于目标的检测效率以及检测准确度。测准确度。测准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种目标检测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，具体而言，涉及一种目标检测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]现有的目标检测方案常使用单一算法确定最终的目标检测结果，例如，使用目标检测算法，通过对摄像头图像进行检测，获取目标物的位置及类别信息，再根据目标物是否发生移动来确定是否检测到移动目标。
[0003]但是，在夜间安防等特殊检测场景下，由于这种单纯依靠目标检测算法或是其他单一的检测算法进行目标检测的方式，会出现单一算法失效或者算法识别效率以及识别准确性较低等问题，导致在实际业务中对于目标的检测效率降低。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种目标检测方法、装置、设备及存储介质，以解决因单一算法失效导致的对于目标的检测效率降低等问题，有利于提高对于目标的检测效率以及检测准确度。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种目标检测方法，所述目标检测方法包括：
[0006]获取待检测的图像序列；其中，所述图像序列中包括多帧拍摄时间连续的本文档来自技高网...

【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，所述目标检测方法包括：获取待检测的图像序列；其中，所述图像序列中包括多帧拍摄时间连续的图像；将获取到的所述图像序列分别输入预先训练好的移动侦测模型和目标检测模型中，输出得到所述移动侦测模型针对所述图像序列的第一目标检测结果，以及所述目标检测模型针对所述图像序列的第二目标检测结果；根据所述第一目标检测结果以及所述第二目标检测结果，确定针对所述图像序列的最终目标检测结果。2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，通过以下方法得到所述移动侦测模型针对所述图像序列的第一目标检测结果：将所述图像序列输入预先训练好的所述移动侦测模型中，通过所述移动侦测模型，对所述图像序列中相邻的前后帧图像进行移动侦测，确定在所述前后帧图像中出现位置移动的图像区域作为第一图像区域；通过所述移动侦测模型，对所述第一图像区域中包含的第一实体对象进行分类预测，得到所述第一实体对象的分类预测结果；其中，所述分类预测结果表征所述第一实体对象属于每一预设实体类别的概率；根据所述分类预测结果中置信度最高的目标预设实体类别，确定所述第一实体对象所属的最终实体类别，并将所述第一实体对象以及所述最终实体类别作为所述第一目标检测结果。3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，通过以下方法得到所述目标检测模型针对所述图像序列的第二目标检测结果：将所述图像序列输入预先训练好的所述目标检测模型中，通过所述目标检测模型，对所述图像序列中包含的每一帧图像进行目标检测，确定每一帧图像中包含的第二实体对象以及每一所述第二实体对象所属的实体类别；将确定出的每一所述第二实体对象以及每一所述第二实体对象所属的实体类别作为所述第二目标检测结果。4.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述根据所述第一目标检测结果以及所述第二目标检测结果，确定针对所述图像序列的最终目标检测结果，包括：从所述第一目标检测结果中，获取被所述移动侦测模型确定为检测目标的第一目标对象；从所述第二目标检测结果中，获取被所述目标检测模型确定为检测目标的第二目标对象；当所述第一目标对象与所述第二目标对象出现于所述图像序列中的同一帧图像上时，从该帧图像中，获取所述第一目标对象与所述第二目标对象所在图像区域的合集作为所述最终目标检测结果。5.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述根据所述第一目标检测结果以及所述第二目标检测结果，确定针对所述图像序列的最终目标检测结果，包括：当所述第一目标检测结果属于无效检测结果且所述第二目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐勇，
申请(专利权)人：上海明胜品智人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：