[發明專利]一種基于攝像機焦距變換的目標檢測方法、存儲介質及處理器在審
| 申請號： | 201910510818.0 | 申請日： | 2019-06-13 |
| 公開（公告）號： | CN112084815A | 公開（公告）日： | 2020-12-15 |
| 發明（設計）人： | 劉若鵬;欒琳;季春霖;劉凱品;陳歡 | 申請（專利權）人： | 成都天府新區光啟未來技術研究院 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62;H04N5/232 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 610000 四川省*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 攝像機 焦距 變換 目標 檢測 方法 存儲 介質 處理器 | ||
1.一種基于攝像機焦距變換的目標檢測方法，其特征在于，包括：
建立第一數據訓練集和第二數據訓練集，所述第一訓練數據集為拍攝原圖訓練數據集，第二訓練數據集為攝像機模擬焦距變換的目標所在區域訓練數據集；
設計基于深度卷積網絡的目標檢測網絡，分別訓練第一數據訓練集和第二數據訓練集；
調用基于第一數據訓練集的目標檢測網絡對第一數據訓練集進行檢測，得出第一數據訓練集目標置信度；
判斷第一數據訓練集目標置信度是否在置信度閾值范圍內，如果在，則判斷該區域內有目標物，否則則改變攝像機的焦距，獲得該目標區域附近的第三數據訓練集；
利用基于第二數據訓練集的目標檢測網絡，訓練第三數據訓練集，獲得目標在第一數據訓練集中的位置信息和置信度。
2.根據權利要求1所述的基于攝像機焦距變換的目標檢測方法，其特征在于，建立第一數據訓練集和第二數據訓練集包括：攝像機拍攝目標區域視頻，對所述目標區域視頻進行解碼，獲取原圖圖片。
3.根據權利要求1所述的基于攝像機焦距變換的目標檢測方法，其特征在于，建立第一數據訓練集和第二數據訓練集包括：通過攝像機模擬焦距變換，獲取所述目標區域周邊圖片。
4.根據權利要求1所述的基于攝像機焦距變換的目標檢測方法，其特征在于，所述置信度閾值范圍為0.5～1。
5.根據權利要求1所述的基于攝像機焦距變換的目標檢測方法，其特征在于，所述基于深度卷積網絡的目標檢測網絡采用四個殘差模塊組成檢測網絡的骨干網絡。
6.根據權利要求2所述的基于攝像機焦距變換的目標檢測方法，其特征在于，攝像機拍攝目標區域視頻，對所述目標區域視頻進行解碼，獲取原圖圖片包括：在解碼過程中，每隔20～30幀保存一幀原圖圖片。
7.根據權利要求2所述的基于攝像機焦距變換的目標檢測方法，其特征在于，從所述原圖圖片中選擇包括三個以上目標物體的原圖圖片作為第一數據訓練集待標注的數據。
8.根據權利要求3所述的基于攝像機焦距變換的目標檢測方法，其特征在于，通過攝像機模擬焦距變換，獲取所述目標區域周邊圖片包括：改變攝像機焦距，對所述目標區域周邊進行錄像獲取視頻，對視頻進行解碼。
9.根據權利要求5所述的基于攝像機焦距變換的目標檢測方法，其特征在于，所述四個殘差模塊中第一個殘差模塊包含一個殘差基礎模塊，第二個殘差模塊包含兩個殘差基礎模塊，第三個殘差模塊包含兩個殘差基礎模塊，第四個殘差模塊包含四個殘差基礎模塊，所述第四個殘差模塊輸入大小由416像素×416像素，經過四個殘差模塊后變為26像素×26像素。
10.根據權利要求7所述的基于攝像機焦距變換的目標檢測方法，其特征在于，對目標物體的原圖圖片中的目標進行標注，得到矩形框左上角和右下角在圖像中的坐標和目標物的種類，保存標注結果。
11.根據權利要求8所述的基于攝像機焦距變換的目標檢測方法，其特征在于，在解碼過程中，每隔20～30幀保存一幀目標區域周邊圖片。
12.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質包括存儲的程序，其中，所述程序運行時執行權利要求1至11中任一項所述的目標檢測方法。
13.一種處理器，其特征在于，所述處理器用于運行程序，其中，所述程序運行時執行權利要求1至11中任一項所述的目標檢測方法。
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