[发明专利]一种目标检测方法、装置、网络摄像机及存储介质

权利要求书

1.一种基于网络摄像机的目标检测方法，其特征在于，包括：

根据网络摄像机获取的每一帧待检测图像生成特定结构的图像特征数据；

将所述特定结构的图像特征数据输入预先训练好的YOLOv5目标检测模型，输出人脸和/或行人在当前帧待检测图像中的多个预测框；其中，所述YOLOv5目标检测模型根据网络摄像机的硬件配置选择不同的模型部署在网络摄像机；

根据预设规则从所述多个预测框筛选出人脸和/或行人在当前帧待检测图像中的最佳预测框；

根据所述最佳预测框得到人脸和/或行人在当前帧待检测图像中的位置。

2.根据权利要求1所述的基于网络摄像机的目标检测方法，其特征在于，所述根据网络摄像机获取的每一帧待检测图像生成特定结构的图像特征数据，包括：

对当前帧待检测图像进行图像分辨率设置操作和归一化图像像素值操作，得到特定结构的图像特征数据。

3.根据权利要求1所述的基于网络摄像机的目标检测方法，其特征在于，在根据网络摄像机获取的每一帧待检测图像生成特定结构的图像特征数据之前，还包括对YOLOv5目标检测模型进行训练，所述对YOLOv5目标检测模型进行训练，包括：

采集多个第一图像样本数据，以及对应的人脸和/或行人在第一图像样本数据中的位置；

根据所述第一图像样本数据生成训练图像特征数据；

使用所述对应的人脸和/或行人在第一图像样本数据中的位置对所述训练图像特征数据进行标记，以生成训练样本集；

将所述训练样本集的每个训练图像特征数据输入至待训练的YOLOv5目标检测模型进行训练。

4.根据权利要求3所述的基于网络摄像机的目标检测方法，其特征在于，在对YOLOv5目标检测模型进行训练之后，还包括对YOLOv5目标检测模型进行检测，所述对YOLOv5目标检测模型进行检测，包括：

采集多个第二图像样本数据，以及对应的人脸和/或行人在第二图像样本数据中的位置；

根据所述第二图像样本数据生成检测图像特征数据；

使用所述对应的人脸和/或行人在第二图像样本数据中的位置对所述检测图像特征数据进行标记，以生成检测样本集；

将所述检测样本集的每个检测图像特征数据输入至YOLOv5目标检测模型进行检测，以输出模型检测结果；

根据所述模型检测结果与所述对应的人脸和/或行人在第二图像样本数据中的位置的匹配程度，确认所述YOLOv5目标检测模型是否需要继续训练，若是，则调整所述YOLOv5目标检测模型的训练参数或者优化所述YOLOv5目标检测模型的模型结构。

5.根据权利要求1所述的基于网络摄像机的目标检测方法，其特征在于，所述根据预设规则从所述多个预测框筛选出人脸和/或行人在当前帧待检测图像中的最佳预测框，包括：

使用每个预测框的confidence值和DIOU_NMS算法，筛选出人脸和/或行人在当前帧待检测图像中的最佳预测框。

6.根据权利要求5所述的基于网络摄像机的目标检测方法，其特征在于，在根据预设规则从所述多个预测框筛选出人脸和/或行人在当前帧待检测图像中的最佳预测框之后，还包括：

判断当前的预测框的个数是否为零；

若是，则获取下一帧待检测图像生成新的特定结构的图像特征数据。

7.根据权利要求2所述的基于网络摄像机的目标检测方法，其特征在于，所述根据所述最佳预测框得到人脸和/或行人在当前帧待检测图像中的位置，包括：

对所述最佳预测框的位置坐标参数转换输出上层所需的参数尺寸，得到人脸和/或行人在当前帧待检测图像中的位置。