[发明专利]在无人设备上实现目标检测的在线训练方法

摘要

本发明公开了一种在无人设备上实现目标检测的在线训练方法，解决了现有技术中无法实时并行进行目标检测和网络训练、检测结果不准确的问题。实现步骤包括：针对全景视频、可见光视频和红外视频的特性分别设计目标检测网络并对其进行初步训练；判断传入无人设备的信息中是否有目标相关图像及信息；根据新目标图像及信息选择相应的图像库并对图像库进行扩充；对各个目标检测网络进行在线训练，最终得到新的网络结构参数，并替换之前的网络参数文件。本发明采用在线训练的方式，其能够实时并行进行目标检测和网络训练、且目标检测精度更高，可用于运行状态下的无人设备。

主权项

1.一种在无人设备上实现目标检测的在线训练方法，其特征在于，包括有如下步骤：(1)针对不同图像特性分别设计相应的目标检测网络：根据全景相机、可见光相机和红外相机在进行图像目标检测时的条件和目的不同，针对这三类获取途径不同的图像分别设计适应各自类型特性的目标检测网络；(2)对不同的目标检测网络进行初步训练：分别配置好全景视频、可见光视频和红外视频训练所需的图像库及相应信息的文件后，各类型的目标检测网络使用配置好的图像库及相应信息的文件进行初步训练，训练结束后，分别生成各自的网络参数文件，并将各自的网络参数文件分别拷贝到无人设备中；(3)无人设备接收外界传入的视频信息，并判断外界传入视频信息中是否包含目标相关的图像及语义信息：当无人设备所接收到外界传输进入的三种类型视频信息中没有目标相关的图像信息，只有目标相关的语义信息时，进行步骤(4)；当无人设备所接收到外界传输进入的三种类型视频信息中有新目标相关的图像及语义信息或者已检测目标相关的图像及语义信息时，进行步骤(5)；(4)根据目标相关语义信息的解析选择相应图像库：对得到的新目标相关的语义信息或者原目标相关的语义信息进行解析，并通过解析结果选择该类型图像在无人设备中已配置好的图像库，进行在线训练；(5)根据目标相关图像及语义信息选择相应的图像库并对相应的图像库进行扩充：对得到的新目标相关图像及语义信息或者原目标相关图像及语义信息进行解析，并通过解析结果实时选择该类型图像在无人设备中已配置好的图像库并寻找相关图像，同时将接收到的图像进行数据扩充并且不断将变换后的图像添加进该类型图像的数据库，进行在线训练；(6)对各目标检测网络进行在线训练：反复执行步骤(3)到步骤(5)，对各目标检测网络进行在线训练，目标检测网络的在线训练包括全景视频、可见光视频以及红外视频目标检测网络的在线训练，将实时所获得的更新数据库中的数据分别输入到上一步训练所得相应类别的目标检测网络，对已有目标检测网络持续进行在线训练，并得到各类型网络的实时网络参数文件，并用实时的网络参数文件替换上一步训练所得的相应网络参数文件。