[发明专利]基于区域划分的边缘协同目标检测方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种基于区域划分的边缘协同目标检测方法及装置，该方法包括：将当前视频帧划分为多个区域；对当前视频帧的每个区域进行编码后发送到边缘端，以供所述边缘端对每个区域进行解码，根据解码后的每个区域进行目标检测。本发明实施例将当前视频帧划分为多个区域，实现在视频清晰度较高时，大大降低视频传输的网络延迟；此外，通过对每个区域独立进行编码和解码，实现将区域目标检测结果及时返回设备端，有效降低目标检测的延迟，提高目标检测的精度。

技术领域

本发明涉及目标检测技术领域，尤其涉及一种基于区域划分的边缘协同目标检测方法及装置。

背景技术

在移动端进行实时目标检测已经成为诸如自主导航、增强现实和智能监控等应用的关键技术。理想的目标检测方法应该同时保证高精度和低延迟。高精度要求设备能够检测出视野中尽可能多的目标，低延迟保证设备能够快速进行自主决策。

受限于设备端自身计算能力和内存资源的不足，仅仅依靠设备端难以运行实时高精度的目标检测模型，而将计算任务上传到云端又无法满足低延迟的要求。边缘计算的发展使得计算资源有限的移动设备，如无人机、机器人或者智能手机等，能够通过边端协同的方法实现高精度、低延迟的目标检测。边缘端具有比设备端更为强大的计算能力，能够针对高清的视频内容部署更加复杂的目标检测模型实现高精度的目标检测。边缘端和设备端的在地理空间的临近性能够实现相较于云端更低的网络延迟。图1显示了基于边端协同的实时目标检测框架。

随着移动端设备硬件的发展，摄像头可以获取到更加高清的视频内容，更加高清的视频有利于实现更高精度的目标检测。但同时通过无线网络上传高清的视频意味着更高的网络传输时间，从而导致更长的延迟。随着延迟的增加，设备捕捉的画面已经发生了较大的变化，因此会导致更大的目标检测误差。因此要想利用边缘端进行实时高精度的目标检测，需要解决网络延迟带来的挑战。

发明内容

本发明实施例提供一种基于区域划分的边缘协同目标检测方法及装置，用以解决现有技术中使用边缘端对高清视频进行目标检测网络延迟大，导致目标检测不准确的缺陷，通过降低网络延迟，提高目标检测的准确性。

本发明实施例提供一种基于区域划分的边缘协同目标检测方法，包括：

将当前视频帧划分为多个区域；

对当前视频帧的每个区域进行编码后发送到边缘端，以供所述边缘端对每个区域进行解码，根据解码后的每个区域进行目标检测。

根据本发明一个实施例的基于区域划分的边缘协同目标检测方法，将当前视频帧划分为多个区域的步骤包括：

基于HEVC将当前视频帧划分为M*N个区域；其中，M和N为正奇数；

将横坐标和纵坐标均为奇数的区域作为第一类型区域；其中，所述横坐标的范围为1至M，所述纵坐标的范围为1至N；

将每个视频帧中除所述第一类型区域以外的区域作为第二类型区域；其中，每个第一类型区域的面积大于每个第二类型区域的面积。

根据本发明一个实施例的基于区域划分的边缘协同目标检测方法，将当前视频帧划分为多个区域的步骤之后还包括：

对于任一第一类型区域，将与该第一类型区域相邻的第二类型区域和该第一类型区域作为一组区域，以供所述边缘端根据解码后的每组区域的组合进行目标检测。

根据本发明一个实施例的基于区域划分的边缘协同目标检测方法，对当前视频帧的每个区域进行编码后发送到边缘端，以供所述边缘端对每个区域进行解码，根据解码后的每个区域进行目标检测的步骤包括：

在当前视频帧的前一个视频帧完成编码后，将当前视频帧的每个区域压缩为数据码流；