[发明专利]人脸检测方法及装置在审
| 申请号： | 201810128854.6 | 申请日： | 2018-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN110135223A | 公开（公告）日： | 2019-08-16 |
| 发明（设计）人： | 樊晓清 | 申请（专利权）人： | 浙江宇视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 徐丽 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市滨江区西兴街道江陵路*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种人脸检测方法及装置。该方法包括：获得监控设备拍摄的场景图像数据，并将场景图像数据存储到该监控设备对应的场景图像数据库中，场景图像数据包括监控设备拍摄的多帧图像；基于场景图像数据库中的场景图像数据对第一深度学习网络模型进行训练，得到训练后的网络优化参数；将网络优化参数发送给监控设备，以便监控设备基于网络优化参数对第一深度学习网络模型进行网络参数更新，从而基于更新后的第一深度学习网络模型进行人脸检测。由此，在大规模的区域布控中，监控设备能够根据所处场景自动更新用于人脸检测的网络参数，获得广泛的场景适应性，从而提高人脸检测准确率，同时减少网络传输带宽，提高服务器的并发处理能力。 | ||
| 搜索关键词： | 监控设备 人脸检测 场景图像数据 网络模型 网络优化 场景图像 网络参数 数据库 并发处理能力 网络传输带宽 场景 多帧图像 自动更新 拍摄 准确率 布控 更新 学习 服务器 存储 | ||
【主权项】：
1.一种人脸检测方法，其特征在于，应用于与至少一个监控设备通信连接的服务器，所述监控设备和所述服务器中均存储有相同的第一深度学习网络模型，所述方法包括：获得所述监控设备拍摄的场景图像数据，并将所述场景图像数据存储到该监控设备对应的场景图像数据库中，所述场景图像数据包括所述监控设备拍摄的多帧图像；基于所述场景图像数据库中的场景图像数据对所述第一深度学习网络模型进行训练，得到训练后的网络优化参数；将所述网络优化参数发送给所述监控设备，以便所述监控设备基于所述网络优化参数对所述第一深度学习网络模型进行网络参数更新，从而基于更新后的第一深度学习网络模型进行人脸检测。
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