[发明专利]一种对象检测方法、装置、客户端及服务器

权利要求书

1.一种对象检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获得目标对象标识，所述目标对象标识为待检测的目标对象的标识；

获得所述目标对象标识对应的训练模型，其中，所述训练模型利用具有预设对象标识的样本进行训练得到；其中，所述获得所述目标对象标识对应的训练模型包括：客户端在获得所述目标对象标识之后，将所述目标对象标识发送给服务器，所述服务器从预先训练得到的多个训练模型中选出与所述目标对象标识相对应的训练模型，并返回给所述客户端，所述训练模型为基于轻量级深度学习算法的数学模型；

将第一画面帧输入到所述训练模型，得到所述训练模型输出的所述第一画面帧中的目标区域；

其中，所述目标区域为所述目标对象在所述第一画面帧中的画面区域；

其中，所述获得目标对象标识，包括：

获得输入操作数据，所述输入操作数据为用户在至少一个对象标识中进行选择操作所生成的数据；其中，所述对象标识对应于待检测的对象；

在所述输入操作数据中，提取到所述目标对象标识。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

对所述目标区域进行图像跟踪，以获得第二画面帧中所述目标对象所处的区域；

其中，所述第二画面帧为输出顺序在所述第一画面帧之后的画面帧。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获得所述目标对象标识对应的校验参数，所述校验参数中至少包括所述目标对象预设的特征参数；

其中，所述方法还包括：

基于所述特征参数，对所述目标区域进行校验，以确定所述目标区域满足校验规则。

4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，还包括：

输出所述第一画面帧，其中，所述目标区域在所述第一画面帧中具有预设的输出方式。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练模型利用具有预设对象标识的样本进行训练得到，包括：

获得多个样本，所述样本具有预设对象标识；

基于所述样本及其预设对象标识，对基于轻量级深度学习算法的训练模型进行训练。

6.一种对象检测装置，其特征在于，所述装置包括：

标识获得单元，用于获得目标对象标识，所述目标对象标识为待检测的目标对象的标识；

模型获得单元，用于获得所述目标对象标识对应的训练模型，其中，所述训练模型利用具有预设对象标识的样本进行训练得到；其中，所述获得所述目标对象标识对应的训练模型包括：客户端在获得所述目标对象标识之后，将所述目标对象标识发送给服务器，所述服务器从预先训练得到的多个训练模型中选出与所述目标对象标识相对应的训练模型，并返回给所述客户端，所述训练模型为基于轻量级深度学习算法的数学模型；

画面处理单元，用于将第一画面帧输入到所述训练模型，得到所述训练模型输出的所述第一画面帧中的目标区域；

其中，所述目标区域为所述目标对象在所述第一画面帧中的画面区域；

其中，所述获得目标对象标识，包括：

获得输入操作数据，所述输入操作数据为用户在至少一个对象标识中进行选择操作所生成的数据；其中，所述对象标识对应于待检测的对象；

在所述输入操作数据中，提取到所述目标对象标识。