一种具有数据识别功能的检测系统及方法.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CN113850349A(43)申请公布日2021.12.28(21)申请号202111427686.9(22)申请日2021.11.29(71)申请人苏州优鲜信网络生活服务科技有限公司地址215000江苏省苏州市工业园区海悦花园一区5幢105室(72)发明人陈玉才孙海涛徐硕(74)专利代理机构北京君莫知识产权代理事务所(普通合伙)11715代理人崔云鹤(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图4页(54)发明名称一种具有数据识别功能的检测系统及方法(57)摘要本发明提出具有数据识别功能的检测系统及方法。系统包括：数据采样子系统，从输入数据流中进行数据采样，获得多个采样数据集；目标检测网络训练子系统，基于多个采样数据集训练多个目标检测网络；目标检测网络训练子系统输出多个深度学习神经网络模型的多组配置参数集；所述方法包括：将多组配置参数集输入目标检测网络评估模型进行预测，得到网络预测性能参数集合；确定网络预测性能参数集合中满足第一性能条件的第一网络预测性能参数集，将所述第一网络预测性能参数集作为调整集，对所述目标检测网络评估模型进行参数调整，得到调整后的目标检测网络评估模型。本发明还提出实现所述方法的计算机可读存储介质。CN113850349ACN113850349A权利要求书1/2页1.一种具有数据识别功能的检测系统，其特征在于，所述系统包括：数据采样子系统，用于从输入数据流中进行数据采样，获得多个采样数据集；目标检测网络训练子系统，用于基于多个采样数据集训练多个目标检测网络，所述目标检测网络为深度学习神经网络模型；所述目标检测网络训练子系统输出多个深度学习神经网络模型的多组配置参数集；将所述多组配置参数集输入与采样数据集类型对应的目标检测网络评估模型进行预测，得到网络预测性能参数集合；确定所述网络预测性能参数集合中满足第一性能条件的第一网络预测性能参数集，将所述第一网络预测性能参数集作为调整集，对所述目标检测网络评估模型进行参数调整，得到调整后的目标检测网络评估模型；将当前输入数据流作为深度学习神经网络模型的输入；通过所述调整后的与当前输入数据流类型对应的目标检测网络评估模型预测深度学习神经网络模型的性能，得到调整后网络预测性能参数；若所述调整后网络预测性能参数满足第二性能条件，则保留当前输入数据。2.如权利要求1所述的一种具有数据识别功能的检测系统，其特征在于：所述第二性能条件强于所述第一性能条件；若所述调整后网络预测性能参数不满足第二性能条件，则判断所述调整后网络预测性能参数是否满足第一性能条件，如果是，将所述调整后网络预测性能参数作为调整集，对所述与当前输入数据流类型对应的目标检测网络评估模型进行参数调整。3.如权利要求2所述的一种具有数据识别功能的检测系统，其特征在于：所述系统还包括数据存储子系统；所述数据存储子系统包括显存空间和内存空间；若所述调整后网络预测性能参数满足第二性能条件，则将所述当前输入数据流存储至所述显存空间；当所述显存空间的空间利用率超过第一预设控制值时，将所述显存空间存贮的所有输入数据流作为训练数据集。4.如权利要求3所述的一种具有数据识别功能的检测系统，其特征在于：若所述调整后网络预测性能参数不满足第二性能条件但满足第一性能条件，则将所述当前输入数据流存储至所述内存空间；当所述内存空间存储的输入数据流的大小超过第二预设控制值时，将所述内存空间存储的输入数据流作为测试数据集。5.如权利要求3所述的一种具有数据识别功能的检测系统，其特征在于：当所述显存空间的空间利用率超过第一预设控制值时，将所述显存空间存贮的所有输入数据流转移至所述内存空间。6.如权利要求3所述的一种具有数据识别功能的检测系统，其特征在于：若所述调整后网络预测性能参数满足第二性能条件，则所述数据存储子系统启动显存分配请求，根据所述显存分配请求确定当前输入数据流的预分配显存容量；根据已占用显存容量和所述预分配显存容量确定所述当前输入数据流的预占用显存容量；2CN113850349A权利要求书2/2页若所述预占用显存容量超出显存容量控制阈值，则显存空间存储的目标转移数据转移到内存空间后，将所述当前输入数据流存储至所述显存空间。7.一种具有数据识别功能的检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1：获取输入数据流，从输入数据流中进行数据采样，获得多个采样数据集；S2：确定与每个采样数据集对应的深度学习神经网络模型，基于每个采样数据集训练对应的深度学习神经网络模型；S3：输出每个深度学习神经网络模型对应的配置参数集；S4：将配置参数集输入与采样数据集类型对