【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤其涉及一种视频目标检测方法、设备及介质。
技术介绍
1、视频目标检测可以看作是单一图像目标检测的提升版本。简单地，可以通过将单帧图像逐一输入单图目标检测器中来处理视频序列。然而，二维空间信息是有限的，帧间时序信息未被利用，对于视频帧运动模糊等特殊情况单图目标检测算法会出现不同程度地退化，无法得到理想的检测结果。
2、与单一图像的检测相比，针对视频某一帧，可以从其他帧中获得更多的信息，对该视频帧进行检测，用于解决视频帧检测中出现的上述问题。因此，如何在不同帧间进行聚合特征是视频目标检测问题的关键。专利技术人发现，现有的大多数聚合算法都是直接针对解码后的初始候选框特征进行处理，这样帧间聚合处理过程通常重复计算各个质量不齐的候选框特征，该过程会耗费大量计算资源，带来计算冗余，使得目标检测效率较低，难以适用于实时、高效的目标识别场景，如运动员违规行为识别、警用监控等。
3、基于此，亟需一种能够充分利用帧间时序信息，并节省计算资源、避免产生过多计算冗余，且保障目标检测效率的视频目标检测技术方案。>
<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种视频目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种视频目标检测方法，其特征在于，将预设张量的训练视频帧输入视频目标检测模型的主干网络，以确定所述主干网络的各指定特征层输出后分别对应的各初始特征数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种视频目标检测方法，其特征在于，基于所述初始特征数据及二值化处理后的各所述初始特征数据、预设目标聚焦检测模块，确定相应的二值化通道权重，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种视频目标检测方法，其特征在于，通过相应的目标聚焦检测算法及预设二值化筛选阈值，确定相应的所述二...
【技术特征摘要】
1.一种视频目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种视频目标检测方法，其特征在于，将预设张量的训练视频帧输入视频目标检测模型的主干网络，以确定所述主干网络的各指定特征层输出后分别对应的各初始特征数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种视频目标检测方法，其特征在于，基于所述初始特征数据及二值化处理后的各所述初始特征数据、预设目标聚焦检测模块，确定相应的二值化通道权重，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种视频目标检测方法，其特征在于，通过相应的目标聚焦检测算法及预设二值化筛选阈值，确定相应的所述二值化通道权重，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种视频目标检测方法，其特征在于，所述目标聚焦检测算法公式如下：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐曰旺，闵万里，田钿，刘辰飞，陈英鹏，
申请(专利权)人：神思电子技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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