[发明专利]一种目标检测方法及装置

说明书

本申请公开了一种目标检测方法与装置,包括：获取待检测图像；将所获取的待检测图像输入目标检测网络中，以判断待检测视频图像是否出于预设的特定状态；进一步包括模型训练步骤，具体包括：S201：采集包含有偷拍状态和非偷拍状态的手机视频图像，并划分为训练集和验证集；S202：将训练集输入防偷拍检测模型对模型进行训练，当防偷拍检测模型的学习率达到预设值时，训练完成。

技术领域

本申请属于计算机视觉领域，特别涉及目标检测领域，具体涉及一种目标检测方法及装置，用于防止商显大屏被偷拍的方法。

背景技术

社会的发展，技术的进步，方便智能的商显大屏在逐步取代传统投影仪成为会议室的主要视频输出设备。注重商业机密保护的今天，商显大屏在输出视频信息的同时，对视频信息的保护也显得尤为重要，而目前商显大屏在应对手机偷拍方面一片空白。本发明旨在提出一种应用在商显大屏上的防手机偷拍方法，补充商显大屏在防偷拍这一片的应用空白。

现有的防偷拍检测技术主要是基于姿势识别和目标检测这两项深度学习任务。

姿势识别是对图像中的人体姿势进行识别，可以通过此方法来判断是否存在防偷拍行为。姿势识别涉及人体关键点检测，虽然更贴近防偷拍这一目的，但是现有的人体姿势识别模型只能在单人或者少人情况下试行，多人情况速度会极慢且准确率降低。

目标检测是对图像进行检测，找出感兴趣目标的一种方法，可以做到对目标的定位和识别。通过此方法可以实现对偷拍手机的检测，然后增加判断条件来确认是否存在手机偷拍，但是现有的防偷拍目标检测模型速度慢，模型大，对最终要移植到商显大屏上的安卓平台极其不方便。

同时，现有的其他基于计算机视觉的防偷拍检测方法所用网络模型比较老，模型大小，速度，准确度上都不及现在的新型网络。

因此迫切需要一种模型大小适当、速度快、准确率高的检测网络，以适宜部署在安卓平台的商显大屏。

发明内容

针对现有技术中的不足，本申请的目的在于提供一种防手机偷拍方法，

为实现上述目的，本申请提供以下技术方案：

一种目标检测方法，包括如下步骤：

S100：获取待检测图像；

S200：将所获取的待检测图像输入目标检测网络中，以判断待检测视频图像是否出于预设的特定状态。

优选的，所述目标检测网络采用单阶段式目标检测网络，其包括：

网络输入层，所述网络输入层用于输入待检测图像；

卷积块，所述卷积块由卷积层、批归一化层以及sigmoid激活层组成；

C3块，所述C3块是由多个卷积块组成的残差级联单元；

SPFF块，所述SPFF块是由2个卷积层和3个最大池化层组成的快速池化单元；

上采样层，所述上采样层采用最近邻方法进行上采样；

特征图通道连接层；

检测块，所述检测块由3个卷积激活单元组成，每个卷积激活单元处理一个尺度层次的输出检测信息，卷积激活单元是由一个卷积层和一个sigmoid激活层组成。处理完三个尺度层次的检测信息将得到多个候选框，最后通过极大值抑制方法输出最终的目标检测框。

优选的，所述特征图通道连接层优选concat层。

优选的，所述单阶段式目标检测网络选择YOLO系列网络。

优选的，步骤S200中，所述防偷拍检测模型的训练步骤包括：

所述步骤S200进一步包括模型训练步骤，具体包括：