[發明專利]低畫質視頻中的小目標實時識別方法

在審

• 申請號: 201910479019.1
• 申請日: 2019-06-03
• 公開（公告）號: CN112036214A
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 張昭智
• 申請（專利權）人: 上海湃道智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236
• 代理人: 胡晶

1.低畫質視頻中的小目標實時識別方法，其特征在于，小目標和大目標具有必然的相對位置關系，小目標具有標準狀態和非標準狀態；抽取視頻中一定數量的圖片作為數據集進行標注；數據集標注為小目標標準狀態和小目標非標準狀態兩個類別，每個類別對應兩個矩形框，標準狀態下第一個框是大目標，第二個框是小目標的標準狀態；非標準狀態下第一個框是大目標，第二個框是小目標的非標準狀態；利用數據集作為目標檢測算法訓練參考；利用目標檢測算法對視頻進行目標狀態識別。

2.如權利要求1所述的低畫質視頻中的小目標實時識別方法，其特征在于，小目標在大目標的內部。

3.如權利要求1所述的低畫質視頻中的小目標實時識別方法，其特征在于，小目標是人頭，大目標是人體，小目標的標準狀態是人頭佩戴安全帽的狀態。

4.如權利要求1所述的低畫質視頻中的小目標實時識別方法，其特征在于，所述的目標檢測算法是單發多框目標檢測器(Shot Multi-box Detector,SSD)算法。

5.如權利要求1所述的低畫質視頻中的小目標實時識別方法，其特征在于，所述的目標檢測算法的定位邊界框定義為一組在空間上離散的默認框，且對應于不同的長寬比與映射位置。

6.如權利要求1所述的低畫質視頻中的小目標實時識別方法，其特征在于，所述的目標檢測算法在進行預測時，網絡會為每個默認框中的目標類別生成對應的概率分數，并調整默認框以實現與目標形狀的良好匹配。

7.如權利要求1所述的低畫質視頻中的小目標實時識別方法，其特征在于，所述的目標檢測算法中網絡還對具有不同畫質的目標結合其多個特征映射作出完整預測，實現對多尺寸目標的檢測任務。

8.如權利要求1所述的低畫質視頻中的小目標實時識別方法，其特征在于，所述的目標檢測算法中按照大小目標的關系和狀態分類形成新的對應關系替代算法中的相應特征層。

9.如權利要求8所述的低畫質視頻中的小目標實時識別方法，其特征在于，將用來檢測的輸入圖片首先利用圖像壓縮，輸入到算法中，同時得到第一損失值,然后利用其輸出的位置信息，提取對應的圖像位置，然后再輸入到算法中，得到第二損失值和檢測結果,利用第一損失值和第二損失值的線性組合，得到總的損失值，并利用此過程進行模型訓練工作。

10.如權利要求9所述的低畫質視頻中的小目標實時識別方法，其特征在于，在模型預測階段，可以直接通過得出第二損失值的算法輸出檢測結果，從而加速模型的計算速度。