[发明专利]一种基于Yolo V3的多源视频影像重点目标快速检测方法

摘要

本发明公开一种基于Yolo V3的多源视频影像重点目标快速检测方法，利用“天网系统”所获得的可见光监控视频与热红外监控视频数据源，依据所监测重点嫌疑目标的先验材料，将获取的视频帧图像进行校正后制作训练数据图集，作为输入对目标检测模型Yolo V3进行多尺度训练，利用上述训练所得模型对实时多源监控视频进行快速检测，输出重点嫌疑目标可能出现的区域范围，在所述区域内用搭载有多源数据采集传感器的无人机对目标进行锁定与追踪，将无人机获取的多源影像数据输入到所述目标探测模型中，输出嫌疑目标确切位置。本发明为重点嫌疑目标快速检测与锁定提供一种全天时、大范围、精细化的方法。

主权项

1.一种基于Yolo V3的多源视频影像重点目标快速检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、获取往期多源即多传感器获取的区域视频监控数据；步骤二、基于所述往期区域视频监控数据，通过视频帧截取得到所述往期监控视频的图像格式数据，并对所述图像数据进行几何校正与超分辨率重建预处理，得到预处理后的图像；步骤三、联合重点嫌疑目标的先验材料，对预处理后的图像数据进行所述嫌疑目标的目标信息标注，构建训练、验证与测试对应的数据集；步骤四、将所述数据集输入到目标检测模型Yolo V3中进行训练与交叉验证，输出训练好的重点嫌疑目标快速探测模型；步骤五、将所述嫌疑目标所有可能藏匿点及潜逃路线所对应的实时监控视频输入到所述重点嫌疑目标快速探测模型中进行检测，输出所述嫌疑目标出现的区域；步骤六、对所述嫌疑目标出现的区域利用无人机飞行器进行多源影像数据采集并用训练好的快速检测模型进行目标检测，在影像上对所述重点嫌疑目标进行精准定位，综合上述多源数据的目标检测信息，对目标进行锁定与追踪。