[发明专利]检测模型的训练方法、检测方法及相关装置

权利要求书

1.一种基于检测模型的检测方法，其特征在于，在经训练好的第一模型上添加检测输出模型结构后进行再训练得到所述检测模型；

所述检测方法包括：

获取到目标区域中的目标对象的视频图像帧，其中，所述目标对象包括第一目标人体、第二目标人体、目标物品以及围栏；

提取所述视频图像帧中的目标图片流，并将所述目标图片流输入到所述检测模型中；

通过所述检测模型对所述目标图片流进行检测，以确定所述目标图片流中是否包括有预设违规事件的图像信息；

如果确定所述目标图片流中包括有所述预设违规事件的图像信息，对所述目标图片流中的所述第一目标人体、所述第二目标人体以及所述目标物品进行景深检测，以判断所述第一目标人体、所述第二目标人体以及所述目标物品是否存在有线性关系或近似线性关系；

如果所述第一目标人体、所述第二目标人体以及所述目标物品存在线性关系或近似线性关系，进一步提取所述第一目标人体、所述第二目标人体、所述目标物品以及所述围栏在所述目标图片流的每一目标图片中的坐标信息，并根据所述坐标信息获取所述目标物品相对所述围栏运动的坐标轨迹信息；

根据所述坐标轨迹信息判断所述目标物品是否越过所述围栏运动；

如果所述目标物品越过所述围栏运动，则确定当前发生所述预设违规事件并报警。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述获取到目标区域中的目标对象的视频图像帧，其中，所述目标对象包括第一目标人体、第二目标人体、目标物品以及围栏的步骤包括：

将预设相机监控的所述目标区域划分为检测区域和非检测区域，将所述检测区域划分为网格；

获取到所述检测区域中每一所述网格中的视频图像帧；

对每一所述网格中的视频图像帧进行检测识别，以获取到目标对象的视频图像帧，其中，所述目标对象包括所述第一目标人体、所述第二目标人体、所述目标物品以及所述围栏。

3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述获取到目标区域中的目标对象的视频图像帧，其中，所述目标对象包括第一目标人体、第二目标人体、目标物品以及围栏的步骤之后，所述提取所述视频图像帧中对应的目标图片流，并将所述目标图片流输入到所述检测模型中的步骤之前，还包括：

对所述目标对象的视频图像帧进行预处理，其中，所述预处理包括去噪、对比度调整、图像增强中的一种或多种。

4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述获取到目标区域中的目标对象的视频图像帧，其中，所述目标对象包括第一目标人体、第二目标人体、目标物品以及围栏的步骤之后，所述提取所述视频图像帧中对应的目标图片流，并将所述目标图片流输入到所述检测模型中的步骤之前，还包括：

对所述目标对象的视频图像帧中的所述围栏进行标定，并获取到所述围栏在所述目标对象的视频图像帧中的坐标位置。

5.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述通过所述检测模型对所述目标图片流进行检测，以确定所述目标图片流中是否包括有预设违规事件的图像信息的步骤包括：

通过所述检测模型对所述目标图片流进行检测，以判断所述目标图片流中包括有所述预设违规事件的图像信息的置信度是否超过预设阈值；

若是，则确定所述目标图片流中包括有预设违规事件的图像信息；

若否，则确定所述目标图片流中不包括预设违规事件的图像信息。

6.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述如果所述目标物品越过所述围栏运动，则确定当前发生所述预设违规事件并报警的步骤之后，还包括：

获取所述第一目标人体、所述第二目标人体以及所述目标物品的特征信息，以通过联动摄像头组对所述第一目标人体、所述第二目标人体以及所述目标物品进行实时跟踪。