[发明专利]建立视频检测模型以及视频检测的方法、装置

权利要求书

1.一种建立视频检测模型的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取训练数据，所述训练数据中包含各视频以及各视频所包含图像帧的标注结果；

将所述训练数据中的视频作为神经网络的输入，获取所述神经网络针对该视频的输出结果；

根据所述输出结果确定该视频中全部图像帧的检测结果，在将各图像帧的检测结果与标注结果进行比对之后，得到所述神经网络的检测准确率和检测召回率；

根据检测准确率、检测召回率以及所述神经网络实际检测该视频中图像帧的数目得到所述神经网络的奖励值，利用所述奖励值调整所述神经网络的参数，得到视频检测模型。

2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述根据所述输出结果确定该视频中全部图像帧的检测结果包括：

确定所述输出结果是否包含该视频中全部图像帧的检测结果；

若是，则将该输出结果作为该视频中全部图像帧的检测结果，否则，在通过相邻帧插值的方式获取未检测的图像帧的检测结果之后，得到该视频中全部图像帧的检测结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述输出结果是否包含该视频中全部图像帧的检测结果包括：

获取所述视频中包含的图像帧的第一数量；

获取所述输出结果中包含检测结果的图像帧的第二数量；

确定所述第一数量和第二数量是否一致，若是，则确定所述输出结果包含该视频中全部图像帧的检测结果，否则确定所述输出结果未包含该视频中全部图像帧的检测结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述神经网络的训练目标为使得所述神经网络的奖励值收敛。

5.一种视频检测的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测视频；

将所述待检测视频作为视频检测模型的输入，获取所述视频检测模型的输出结果；

确定所述输出结果是否包含所述待检测视频中全部图像帧的检测结果，若是，则将所述输出结果作为所述待检测视频的检测结果，否则，在通过相邻帧插值的方式获取所述视频检测模型未检测的图像帧的检测结果之后，得到所述待检测视频的检测结果；

所述视频检测模型是根据权利要求1～4中任一项权利要求预先构建的。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述输出结果是否包含所述待检测视频中全部图像帧的检测结果包括：

获取所述待检测视频中包含的图像帧的第三数量；

获取所述输出结果中包含检测结果的图像帧的第四数量；

确定所述第三数量和第四数量是否一致，若是，则确定所述输出结果包含所述待检测视频中全部图像帧的检测结果，否则确定所述输出结果未包含所述待检测视频中全部图像帧的检测结果。

7.一种建立视频检测模型的装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取训练数据，所述训练数据中包含各视频以及各视频所包含图像帧的标注结果；

第一处理单元，用于将所述训练数据中的视频作为神经网络的输入，获取所述神经网络针对该视频的输出结果；

比对单元，用于根据所述输出结果确定该视频中全部图像帧的检测结果，在将各图像帧的检测结果与标注结果进行比对之后，得到所述神经网络的检测准确率和检测召回率；

训练单元，用于根据检测准确率、检测召回率以及所述神经网络实际检测该视频中图像帧的数目得到所述神经网络的奖励值，利用所述奖励值调整所述神经网络的参数，得到视频检测模型。

8.根据权利要求7中所述的装置，其特征在于，所述比对单元在根据所述输出结果确定该视频中全部图像帧的检测结果时，具体执行：

确定所述输出结果是否包含该视频中全部图像帧的检测结果；

若是，则将该输出结果作为该视频中全部图像帧的检测结果，否则，在通过相邻帧插值的方式获取未检测的图像帧的检测结果之后，得到该视频中全部图像帧的检测结果。