数据处理和模型训练方法、装置、设备及介质.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CN111950507A(43)申请公布日2020.11.17(21)申请号202010863364.8(22)申请日2020.08.25(71)申请人北京猎户星空科技有限公司地址100025北京市朝阳区姚家园南路一号惠通时代广场8号(72)发明人朱宏吉张彦刚(74)专利代理机构北京同达信恒知识产权代理有限公司11291代理人卢志娟(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/32(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书21页附图4页(54)发明名称数据处理和模型训练方法、装置、设备及介质(57)摘要本发明公开了数据处理和模型训练方法、装置、设备及介质，用以解决现有确定客流数据的过程计算量大、效率低、占用存储空间大的问题。本发明实施例中通过联合检测模型，便能够获取该待识别图像中每个包含有人头的目标检测框的位置信息、以及每个所述目标检测框中是否包含有人脸的信息，从而实现只需输入一次待识别图像到联合检测模型中，即可提取待识别图像中每个包含有人头的目标检测框的位置信息、以及每个所述目标检测框中是否包含有人脸的信息，减少了用于多次提取目标检测框在待识别图像中的区域的特征向量所需的计算量，并提高了客流数据的确定过程效率。CN111950507ACN111950507A权利要求书1/2页1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：通过联合检测模型，获取待识别图像中每个包含有人头的目标检测框的位置信息、以及每个所述目标检测框中是否包含有人脸的信息；根据所述目标检测框的位置信息和/或所述目标检测框中是否包含有人脸的信息，确定客流数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定客流数据，包括：确定所述目标检测框的标识信息；若所述标识信息满足预设的第一更新条件且所述目标检测框中包含有人脸，更新当前保存的客流数据中的注意力次数参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过联合检测模型，获取待识别图像中每个包含有人头的目标检测框的位置信息、以及每个所述目标检测框中是否包含有人脸的信息，还包括：通过所述联合检测模型，获取每个所述目标检测框对应的第一角度标识值，其中，所述第一角度标识值用于标识包含有人脸的目标检测框中的人脸的角度值，或者标识所述目标检测框中不包含有人脸；确定所述标识信息满足预设的第一更新条件，包括：若所述标识信息与当前统计队列中保存的任一统计标识均不匹配，且所述标识信息对应的目标检测框对应的第一角度标识值满足预设的第二更新条件，确定所述标识信息满足所述第一更新条件。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述标识信息对应的目标检测框对应的第一角度标识值满足预设的第二更新条件，包括：若连续设定数量的待识别图像中均存在所述标识信息对应的目标检测框，且所述连续设定数量的待识别图像中所述标识信息对应的目标检测框对应的第一角度标识值均小于预设的角度阈值，则确定所述标识信息对应的目标检测框对应的第一角度标识值满足所述第二更新条件。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过联合检测模型，获取待识别图像中每个包含有人头的目标检测框的位置信息、以及每个所述目标检测框中是否包含有人脸的信息，包括：通过所述联合检测模型的特征提取网络层，获取所述待识别图像的特征向量；将所述特征向量分别输入至所述联合检测模型的位置检测层、人头分类层和人脸分类层，以获取在所述待识别图像中识别到的各检测框对应的第一位置向量、各检测框对应的第一人头分类向量以及各检测框对应的第一人脸分类向量；通过所述联合检测模型的输出层，基于所述第一位置向量、所述第一人头分类向量、以及所述第一人脸分类向量，获取待识别图像中每个包含有人头的目标检测框的位置信息、以及每个所述目标检测框中是否包含有人脸的信息。6.一种联合检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本集中任一样本图像，所述样本图像中标记有每个样本人头框的第一位置信息、所述每个样本人头框对应的第一标识值以及第二标识值，其中，所述第一标识值用于标识所述样本人头框中包含有人头，所述第二标识值用于标识所述样本人头框中是否包含有人脸；通过原始联合检测模型，获取所述样本图像中每个包含有人头的样本检测框的第二位2CN111950507A权利要求书2/2页置信息、以及每个所述样本检测框中是否包含有人脸的信息；根据所述样本检测框的第二位置信息与对应的样本人头框的第一位置信息、所述样本检测框是否包含有人头的信息与对应的样本人头框对应的第一标识值、以及所述样本检测框是否包含有人脸的信息与对应的样本人头框对应的第二标识值，对所述原始联合检测模型进行训练。7.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包