[發(fā)明專利]一種快速調(diào)整感知終端的方法以及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010026725.3
• 申請日: 2020-01-10
• 公開（公告）號: CN111209057B
• 公開（公告）日: 2022-09-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張博童;薛劍
• 申請（專利權(quán)）人: 廈門瑞為信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06F9/445
• 分類號: G06F9/445;G06F11/36;G06V40/16
• 代理公司: 北京康盛知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11331
• 代理人: 梁錦平

本發(fā)明提供一種快速調(diào)整感知終端的方法，感知終端以最寬松的參數(shù)配置把檢測數(shù)據(jù)上傳到后臺服務器；后臺服務器將所有業(yè)務表現(xiàn)匯總成一個性能指標；后臺服務器測試檢測數(shù)據(jù)并生成測試記錄；后臺服務器根據(jù)測試記錄確定感知終端參數(shù)配置和性能指標的函數(shù)關(guān)系；根據(jù)函數(shù)關(guān)系求得性能指標最大時的參數(shù)組；將參數(shù)組同步到感知終端；本發(fā)明還提供一種快速調(diào)整感知終端的裝置，只需要運行一次，即可確定參數(shù)，節(jié)省時間。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種快速調(diào)整感知終端的方法以及裝置。

背景技術(shù)

目前智能感知類業(yè)務，多采用感知終端+后臺服務器的形式，如圖1所示，感知終端，如人臉抓拍攝像機/人臉識別攝像頭/結(jié)構(gòu)化攝像頭等。采用機器學習的技術(shù)，實現(xiàn)對圖像，聲音等信息的檢測，并將檢測結(jié)果(如人臉圖/識別信息等)傳輸給后臺服務器。感知終端檢測的結(jié)果受到多組參數(shù)的控制。如人臉抓拍攝像機受到如人臉可信度閾值，人臉質(zhì)量分閾值，最小檢測人臉閾值，人臉角度閾值等的控制。當最小檢測人臉閾值設(shè)置的越低，則可以檢測到的人臉越小，反之，則之后當人臉很大時才會檢測到，小人臉將被忽略。

后臺服務器可以位于云端或單獨架設(shè)的服務器。后臺服務器接收來自若干感知終端的檢測數(shù)據(jù)，處理檢測數(shù)據(jù)形成業(yè)務和服務。如后臺服務器接收來自感知終端的人臉信息，對人臉進行識別，再結(jié)合感知終端的地點信息可以形成此人的軌跡信息。同時，后臺服務器管理和控制所有感知終端，即可以通過后臺遠程設(shè)置感知終端的參數(shù)，進而改變感知終端檢測結(jié)果。感知終端上傳結(jié)果的不同，會讓后臺服務器的業(yè)務/服務產(chǎn)生不同的表現(xiàn)。例如，感知終端人臉檢測不嚴格，則感知終端上傳的人臉中會有模糊的人臉，側(cè)臉，比較小的人臉，而后臺服務器的算法在處理這類人臉時容易出現(xiàn)誤識別或無法識別，進而導致后續(xù)結(jié)果不準確。而感知終端人臉檢測很嚴格時，感知終端上傳的人臉很少，后臺服務器沒有足夠的數(shù)據(jù)生成結(jié)果。因此只有讓感知終端設(shè)置合適的參數(shù)，后臺服務器的表現(xiàn)才是最好的。

為使得后臺服務器表現(xiàn)最好，一般有兩種方式實現(xiàn)：一：提供多組通用參數(shù)配置，根據(jù)業(yè)務場景特點，設(shè)定一組針對此場景的通用參數(shù)配置；二：手動調(diào)參，即以默認參數(shù)配置為基礎(chǔ)，進行參數(shù)調(diào)節(jié)，直到調(diào)節(jié)到平臺性能無法再提升時為止。

現(xiàn)有技術(shù)的缺點：

提供多組通用參數(shù)配置的方法，因每個感知終端的場景各有不同，因此通用參數(shù)配置無法將感知終端配置為在此場景下的最優(yōu)參數(shù)配置。

手動調(diào)參的方法，因為每次只能調(diào)節(jié)一個偏移量，所以耗時很長，而且當配置參數(shù)為多個時，要找到最優(yōu)配置成為理論上可行，但無法實施的方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題，在于提供一種快速調(diào)整感知終端的方法以及裝置，只需要運行一次，即可確定參數(shù)，節(jié)省時間。

第一方面，本發(fā)明提供了一種方法，包括：

步驟1、感知終端以最寬松的參數(shù)配置把檢測數(shù)據(jù)上傳到后臺服務器；

步驟2、后臺服務器將所有業(yè)務表現(xiàn)匯總成一個性能指標；

步驟3、后臺服務器測試檢測數(shù)據(jù)并生成測試記錄；

步驟4、后臺服務器根據(jù)測試記錄確定感知終端參數(shù)配置和性能指標的函數(shù)關(guān)系；

步驟5、根據(jù)函數(shù)關(guān)系求得性能指標最大時的參數(shù)組；

步驟6、將參數(shù)組同步到感知終端。

進一步地，所述步驟1進一步具體為：感知終端以最寬松的參數(shù)配置把檢測數(shù)據(jù)上傳到后臺服務器，所述檢測數(shù)據(jù)包括復數(shù)組的檢測結(jié)果以及對應的算法輸出結(jié)果。

進一步地，所述步驟4進一步具體為：后臺服務器根據(jù)測試記錄，通過用機器學習的方式確定感知終端參數(shù)配置和性能指標的函數(shù)關(guān)系。

第二方面，本發(fā)明提供了一裝置，包括：