群体智能的对象检测方法、存储介质和处理器.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113902987A(43)申请公布日2022.01.07(21)申请号202111089366.7(22)申请日2021.09.16(71)申请人阿里云计算有限公司地址310024浙江省杭州市西湖区转塘科技经济区块12号(72)发明人付志航蔡卓骏陶明渊黄建强华先胜陈泽金文蔚金仲明魏龙(74)专利代理机构北京博浩百睿知识产权代理有限责任公司11134代理人谢湘宁(51)Int.Cl.G06V20/40(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06V10/764(2022.01)权利要求书2页说明书20页附图7页(54)发明名称群体智能的对象检测方法、存储介质和处理器(57)摘要本发明公开了一种群体智能的对象检测方法、存储介质和处理器。其中，该方法包括：获取目标图像；从目标图像中提取出目标数据，其中，目标数据用于表示待检测的第一目标对象的行为信息；基于目标数据训练目标模型，其中，目标模型用于模拟第一目标对象的运动过程；基于目标模型的目标参数确定第一目标对象是否合格。本发明解决了对对象进行检测的准确度的技术问题。CN113902987ACN113902987A权利要求书1/2页1.一种群体智能的对象检测方法，其特征在于，包括：获取目标图像；从所述目标图像中提取出目标数据，其中，所述目标数据用于表示待检测的第一目标对象的行为信息；基于所述目标数据训练目标模型，其中，所述目标模型用于模拟所述第一目标对象的运动过程；基于所述目标模型的目标参数确定所述第一目标对象是否合格。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述目标图像中存在第二目标对象，其中，所述第二目标对象的置信度大于第一阈值；基于所述目标模型的参数确定所述第一目标对象是否合格，包括：基于所述第二目标对象和所述目标参数确定所述第一目标对象是否合格。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述第二目标对象和所述目标参数确定所述第一目标对象是否合格，包括：基于所述目标参数确定所述行为信息中不合格行为对应的第一区域，其中，所述不合格行为出现在所述第一区域的概率大于第二阈值，所述目标图像对应的区域包括所述第一区域；基于所述第一区域和所述第二目标对象对应的第二区域确定所述第一目标对象是否合格。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述第一区域和所述第二目标对象对应的第二区域确定所述第一目标对象是否合格，包括：基于所述第一区域从所述第二区域中筛选出所述不合格的所述第一目标对象。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述目标参数确定所述行为信息中不合格行为的置信度；基于所述第一区域和所述第二目标对象对应的第二区域确定所述第一目标对象是否合格，包括：确定所述置信度大于第三阈值，则基于所述第一区域和所述第二区域确定所述第一目标对象是否合格。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述目标参数确定所述行为信息中不合格行为对应的第一区域，包括：将所述目标参数转换为目标向量；基于所述目标向量确定所述第一区域。7.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应模型预训练指令，获取标注数据；基于所述标注数据对分类模型进行训练；基于所述目标模型的目标参数确定所述第一目标对象是否合格，包括：基于训练好的所述分类模型对所述目标参数进行分析，确定所述第一目标对象是否合格。8.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述目标数据为空间结构化数据，所述方法还包括：将所述空间结构化数据存储至目标队列中；2CN113902987A权利要求书2/2页基于所述目标数据训练目标模型，包括：确定所述空间结构化数据在所述目标队列中的存储时长达到预定时长，则基于所述目标数据训练所述目标模型。9.一种群体智能的对象检测方法，其特征在于，包括：响应作用于交互界面上的视频输入指令，获取目标视频；响应作用于所述交互界面上的检测指令，输出检测结果，其中，所述检测结果用于表示所述目标视频中第一目标对象是否合格，且基于目标模型的目标参数确定，所述目标模型为由所述目标视频中的目标数据训练得到，所述目标数据用于表示所述第一目标对象的行为信息。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，在所述交互界面上显示所述目标视频中第二目标对象的检测框，其中，所述第二目标对象的置信度大于第一阈值，其中，所述第二目标对象和所述目标参数用于确定所述第一目标对象是否合格；和/或在所述交互界面上显示所述第一目标对象的行为轨迹。11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述检测结果表示所述目标视频中所述第一目标对象不合格时，在所述交互界面上显示目标信息，其中，所