[發明專利]一種目標檢測模型的更新方法及服務器

在審

• 申請號: 202110021780.8
• 申請日: 2021-01-08
• 公開（公告）號: CN112766487A
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發明（設計）人: 何宇翔;鄧志吉
• 申請（專利權）人: 浙江大華技術股份有限公司
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 潘平

本發明公開了一種目標檢測模型的更新方法及服務器，該方法和服務器能夠解決現有技術中對原始目標檢測模型進行更新時因需要重新對新的訓練樣本進行人工標注所引起的工作量較大的問題，從而提高目標檢測模型的更新效率。其中，目標檢測模型的更新方法包括：針對任一被檢測目標，服務器從攝像機檢測模型和雷達檢測模型中確定檢測結果的置信度大于設定置信度的第一檢測模型；服務器基于第一檢測模型的檢測結果以及被檢測目標對第二檢測模型進行更新，第二檢測模型為攝像機檢測模型與雷達檢測模型中除第一檢測模型以外的檢測模型。

技術領域

本發明涉及目標檢測領域，尤其涉及一種目標檢測模型的更新方法及服務器。

背景技術

目前，通常基于攝像機或者雷達裝置來實現目標檢測，但是無論是哪一種目標檢測方式都需要預先采集特定場景下的大量數據并進行標注后對目標檢測模型進行訓練，然后將存儲有已訓練的目標檢測模型的攝像機或雷達裝置應用到特定場景中對出現的目標進行檢測。一旦攝像機或雷達裝置的應用場景發生變化，就需要重新采集數據并標注，以對存儲的目標檢測模型進行更新，工作量較大。

可見，現有技術中在對目標檢測模型進行更新時，需要人工重新采集數據并標注，這個過程工作量較大，導致目標檢測模型更新的效率較低。

發明內容

本發明提供了一種目標檢測模型的更新方法及服務器，該方法和服務器能夠解決現有技術中對原始目標檢測模型進行更新時因需要重新對新的訓練樣本進行人工標注所引起的工作量較大的問題，從而提高目標檢測模型的更新效率。

第一方面，本發明實施例提供了一種目標檢測模型的更新方法，應用于服務器，該服務器存儲有用于對攝像機所采集圖像中的目標進行檢測的攝像機檢測模型以及用于對雷達裝置所采集圖像中的目標進行檢測的雷達檢測模型，所述方法包括：

針對任一被檢測目標，所述服務器從所述攝像機檢測模型和所述雷達檢測模型中確定檢測結果的置信度大于設定置信度的第一檢測模型；

所述服務器基于所述第一檢測模型的檢測結果以及所述被檢測目標對第二檢測模型進行更新，所述第二檢測模型為所述攝像機檢測模型與所述雷達檢測模型中除所述第一檢測模型以外的檢測模型。

本發明實施例中，服務器中可以認為存儲有能夠對攝像機所采集的圖像中的目標進行檢測的攝像機檢測模型，以及能夠對雷達裝置所采集圖像中的目標進行檢測的雷達檢測模型，并且攝像機檢測模型與雷達檢測模型所采用的目標檢測機制不相同。那么針對任一被檢測目標而言，可以認為攝像機檢測模型與雷達檢測模型中存在第一檢測模型對上述被檢測目標的檢測結果的置信度較高，即檢測結果的準確度較高，而第二檢測模型對上述被檢測目標的檢測結果置信度較低，即檢測結果的準確度較低，那么可以利用第一檢測模型的檢測結果以及上述被檢測目標對第二檢測模型進行更新，從而提高第二檢測模型目標檢測的準確度。該方法將攝像機檢測模型與雷達檢測模型結合起來，將準確度較高的檢測模型的檢測結果作為“標簽”對當前被檢測目標進行自動標注，并將標注后的被檢測目標作為訓練樣本用于對準確度較低的檢測模型進行更新，從而提供了目標檢測模型的更新效率。

可選的，針對任一被檢測目標，所述服務器從所述攝像機檢測模型和所述雷達檢測模型中確定檢測結果的置信度大于設定置信度的第一檢測模型，包括：

所述服務器利用所述攝像機檢測模型與所述雷達檢測模型分別對所述被檢測目標進行目標檢測，并分別獲得檢測結果以及所述檢測結果對應的置信度；

所述服務器將所述攝像機檢測模型和所述雷達檢測模型中所對應置信度大的檢測模型確定為第一檢測模型。

本發明實施例中，針對任一被檢測目標，服務器可以利用攝像機檢測模型與雷達檢測模型分別對上述被檢測目標進行目標檢測，并將檢測結果的置信度較大的檢測模型作為第一檢測模型，以便于能夠更為準確的確定上述被檢測目標的實際類別。