[發明專利]目標檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201910064416.2
• 申請日: 2019-01-23
• 公開（公告）號: CN111476059A
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發明（設計）人: 何軍林;劉洛麒
• 申請（專利權）人: 北京奇虎科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京市立方律師事務所 11330
• 代理人: 劉延喜

本發明實施例公開了一種目標檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質，包括下述步驟：從待檢測視頻的視頻幀中獲取目標區域，其中，所述目標區域包括多個對象；判斷所述多個對象中是否存在連續出現次數大于預設次數的對象，其中，所述連續出現次數為在所述待檢測視頻中的連續視頻幀中均出現的次數；當所述多個對象中存在連續出現次數大于所述預設次數的對象時，將連續出現次數大于所述預設次數的對象確定為需要檢測的目標對象。該檢測方法符合目標對象在視頻中的出現規律，通過判斷出現次數來區分目標對象和非目標對象，可以準確的檢測目標對象，提高了目標檢測的準確率。

技術領域

本發明實施例涉及視頻檢測領域，尤其是一種目標檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

目前，在視頻中對目標物進行檢測的技術主要依賴于深度學習。隨著深度學習技術的發展，視頻中的目標檢測技術的應用越來越多。

但是，現有的目標檢測技術檢測到的結果找那個經常會混入到不需要的物體，即檢測結果的誤報率較高，嚴重影響了目標檢測技術的應用。

發明內容

本發明實施例提供一種目標檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

為解決上述技術問題，本發明創造的實施例采用的一個技術方案是：提供一種目標檢測方法，包括下述步驟：

從待檢測視頻的視頻幀中獲取目標區域，其中，所述目標區域包括多個對象；

判斷所述多個對象中是否存在連續出現次數大于預設次數的對象，其中，所述連續出現次數為在所述待檢測視頻中的連續視頻幀中均出現的次數；

當所述多個對象中存在連續出現次數大于所述預設次數的對象時，將連續出現次數大于所述預設次數的對象確定為需要檢測的目標對象。

可選地，所述從待檢測視頻的視頻幀中獲取目標區域，包括：

從所述待檢測視頻中提取所述視頻幀；

通過預設的目標分類模型對所述視頻幀中的多個對象進行分類，其中，所述目標分類模型用于識別目標對象和非目標對象；

將所述目標分類模型識別出的目標對象所在的預設形狀的區域確定為所述目標區域。

可選地，所述通過預設的目標分類模型對所述視頻幀中的多個對象進行分類之前，還包括：

獲取樣本圖像，其中，所述樣本圖像包括：目標對象的圖像和非目標對象的圖像；

采用所述樣本圖像對預設的卷積神經網絡模型進行訓練，得到所述目標分類模型。

可選地，所述判斷所述多個對象中是否存在連續出現次數大于預設次數的對象，包括：

從所述視頻幀的目標區域中提取所述多個對象；

采用預設的多目標跟蹤算法在以所述視頻幀為首幀的多個連續視頻幀中對所述目標區域中的多個對象進行跟蹤，得到每個對象出現的次數；

將所述每個對象出現的次數與所述預設次數依次進行比對。

可選地，所述采用預設的多目標跟蹤算法在以所述視頻幀為首幀的多個連續視頻幀中對所述目標區域中的多個對象進行跟蹤，得到每個對象出現的次數，包括：

對所述視頻幀中目標區域的多個對象分別創建識別碼；

采用sort多目標跟蹤算法將所述多個對象分別與多個連續視頻幀中的對象進行匹配，以分別確定多個所述連續視頻幀中對象的識別碼；

統計每個對象在多個所述連續視頻幀中出現的識別碼的個數，并將所述識別碼的個數作為所述對象的出現次數。