[发明专利]模型训练方法、联合检测方法、联合检测设备及存储介质在审
| 申请号: | 202211678753.9 | 申请日: | 2022-12-26 |
| 公开(公告)号: | CN116152596A | 公开(公告)日: | 2023-05-23 |
| 发明(设计)人: | 吴福明;周祥明;章合群;傅凯;肖丰;白家男;李元豪 | 申请(专利权)人: | 浙江大华技术股份有限公司 |
| 主分类号: | G06V10/774 | 分类号: | G06V10/774;G06V10/22;G06V20/52 |
| 代理公司: | 深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙) 44280 | 代理人: | 严翠霞 |
| 地址: | 310051 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 模型 训练 方法 联合 检测 设备 存储 介质 | ||
1.一种模型训练方法,其特征在于,所述模型训练方法包括:
获取待训练图像,并提取所述待训练图像的目标特征;
将所述目标特征分别输入待训练模型的第一检测头和第二检测头,获取所述第一检测头输出的整体检测框,以及所述第二检测头输出的部件检测框;
利用所述整体检测框与所述部件检测框的位置关系,获取所述待训练图像的位置约束损失值;
利用所述整体检测框的整体损失值,与所述部件检测框的部件损失值,获取所述待训练图像的检测头互监督约束损失值;
基于所述位置约束损失值和所述检测头互监督约束损失值,对所述待训练模型进行训练。
2.根据权利要求1所述的模型训练方法,其特征在于,
所述利用所述整体检测框的整体损失值,与所述部件检测框的部件损失值,获取所述待训练图像的检测头互监督约束损失值,包括:
按照所述第一检测头和所述第二检测头的关注度,获取互监督权重;
基于所述互监督权重获取所述整体损失值和所述部件损失值的加权和,得到所述检测头互监督约束损失值。
3.根据权利要求1所述的模型训练方法,其特征在于,
其中,所述位置约束损失值包括检测框包含约束损失值和中心点偏移约束损失值;
所述利用所述整体检测框与所述部件检测框的位置关系,获取所述待训练图像的位置约束损失值,包括:
获取所述整体检测框与所述部件检测框的重合关系,获取所述待训练图像的检测框包含约束损失值;
获取所述部件检测框中心点与所述整体检测框的包含关系,获取所述待训练图像的中心点偏移约束损失值。
4.根据权利要求3所述的模型训练方法,其特征在于,
所述获取所述整体检测框与所述部件检测框的重合关系,获取所述待训练图像的检测框包含约束损失值,包括:
获取所述整体检测框与所述部件检测框的交集;
按照所述交集与所述部件检测框的比值,确定所述测框包含约束损失值。
5.根据权利要求3所述的模型训练方法,其特征在于,
所述获取所述部件检测框中心点与所述整体检测框的包含关系,获取所述待训练图像的中心点偏移约束损失值,包括:
获取所述部件检测框中心点与所述整体检测框中心点的第一距离;
获取所述整体检测框中心点与所述整体检测框角点的第二距离;
按照所述第一距离与所述第二距离一半的差值,确定所述中心点偏移约束损失值。
6.根据权利要求1至5任一项所述的模型训练方法,其特征在于,
所述整体检测框为车身检测框,所述部件检测框为车头检测框,和/或车尾检测框。
7.一种联合检测方法,其特征在于,所述联合检测方法包括:
获取连续多帧输入图像;
利用预先训练的联合检测模型获取每一帧输入图像的部件位置和整体位置;
获取所述每一帧输入图像的部件位置和整体位置的位置关系;
基于所述位置关系判断是否满足联合检测条件;
若是,则获取满足所述联合检测条件的输入图像的连续帧数;
在所述连续帧数大于等于预设帧数阈值时,输出存在目标的信息;
其中,所述联合检测模型通过权利要求1至6任一项所述的模型训练方法训练得到。
8.根据权利要求7所述的联合检测方法,其特征在于,
所述获取所述每一帧输入图像的部件位置和整体位置的位置关系,包括:
获取所述部件位置中心点和所述整体位置中心点的第三距离;
获取所述整体位置中心点和所述整体位置角点的动态距离;
在所述第三距离小于所述动态距离时,确定所述部件位置和所述整体位置的位置关系满足所述联合检测条件。
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