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目标检测模型的训练方法、防外破监测预警方法及装置
申请人信息
- 申请人:深圳金三立视频科技股份有限公司
- 申请人地址:518000 广东省深圳市龙华区龙华街道清湖社区雪岗北路306号胜立工业园J栋101-5层整栋
- 发明人: 深圳金三立视频科技股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 目标检测模型的训练方法、防外破监测预警方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410122175.3 |
| 申请日 | 2024/1/30 |
| 公告号 | CN117649577A |
| 公开日 | 2024/3/5 |
| IPC主分类号 | G06V10/774 |
| 权利人 | 深圳金三立视频科技股份有限公司 |
| 发明人 | 张宇; 吴庆耀; 杨伟强; 曹沂文; 刘东剑 |
| 地址 | 广东省深圳市龙华区龙华街道清湖社区雪岗北路306号胜立工业园J栋101-5层整栋 |
摘要文本
本发明公开了一种目标检测模型的训练方法、防外破监测预警方法及装置，方法包括：获取样本数据集；构建目标检测模型，包括检测网络模型和辅助头模型，检测网络模型包括主干网络、特征增强网络和检测头，主干网络包括视觉大模型和适配器模型，辅助头模型与检测头并行；根据样本数据集和预设的目标损失函数，对目标检测模型进行训练，其中，目标损失函数根据检测网络模型对应的原始损失函数和辅助头模型对应的辅助损失函数构建；获取实时监控图像，并通过训练好的检测网络模型进行目标检测，得到待测目标检测框；根据待测目标检测框与预设的保护目标区域，进行防外破监测预警。本发明可有效降低保护目标受外破影响的可能性。 来源：专利查询网
专利主权项内容
1.一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取样本数据集，所述样本数据集包括预设数量的样本场景图像以及各样本场景图像对应的类别标签和检测标签，所述检测标签包括样本场景图像中各待测目标的标注框的坐标；构建目标检测模型，所述目标检测模型包括检测网络模型和辅助头模型，所述检测网络模型包括主干网络、特征增强网络和检测头，所述主干网络包括视觉大模型和适配器模型，所述适配器模型与视觉大模型中的stem层、stage1层和stage2层并行，所述辅助头模型与所述检测网络模型中的检测头并行；根据所述样本数据集和预设的目标损失函数，对所述目标检测模型中的检测网络模型进行训练，其中，所述目标损失函数根据所述检测网络模型对应的原始损失函数和所述辅助头模型对应的辅助损失函数构建。。更多数据：