(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210614911.8 (22)申请日 2022.05.31 (71)申请人 中科海微 （北京） 科技有限公司 地址 100095 北京市海淀区温泉镇创客小 镇社区配套 商业楼17#楼二层217室 (72)发明人 许亮　曹玉社　李峰　 (74)专利代理 机构 北京华夏泰和知识产权代理 有限公司 1 1662 专利代理师 卢万腾 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 20/62(2022.01) G06V 10/96(2022.01) (54)发明名称 目标检测方法、 装置、 边缘计算服务器及存 储介质 (57)摘要 本申请实施例涉及一种目标检测方法、 装 置、 边缘计算服务器及存储介质， 所述方法包括： 接收多个检测设备发送的实时图像数据， 确定任 一检测设备发送的实时图像数据所拍摄的区域 为所述检测设备对应的检测区域； 针对任一检测 设备对应的检测区域， 确定所述检测区域中的全 部目标； 针对所述检测区域中的任一目标， 获取 所述目标的位置， 根据所述位置确定所述目标的 检测策略； 基于所述目标的检测策略对 所述目标 进行检测。 由此， 可 以实现通过边缘计算服务器 对多个检测设备对应的多个检测区域中的目标 进行检测， 提升 了安全性和检测效率。 权利要求书2页 说明书11页 附图5页 CN 114898299 A 2022.08.12 CN 114898299 A 1.一种目标检测方法， 其特 征在于， 应用于边 缘计算服务器， 所述方法包括： 接收多个检测设备发送的实时图像数据， 确定任一检测设备发送的实时图像数据 所拍 摄的区域 为所述检测设备对应的检测区域； 针对任一检测设备对应的检测区域， 确定所述检测区域中的全部目标； 针对所述检测区域中的任一目标， 获取所述目标的位置， 根据所述位置确定所述目标 的检测策略； 基于所述目标的检测策略对所述目标进行检测。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述位置确定所述目标的检测策 略， 包括： 若所述目标的位置处于所述检测区域内的预设的第 一检测线以里， 则确定第 一检测策 略； 所述基于所述目标的检测策略对所述目标进行检测， 包括： 基于所述第一检测策略， 触发第一预警信息， 并对所述目标进行跟踪。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述对所述目标进行跟踪， 包括： 获取所述目标的形态信息； 判断所述目标的位置和/或形态信息在预设的时间内是否发生变化； 若所述目标的位置和/或形态信息在预设的时间内未发生变化， 则结束对所述目标的 跟踪； 若所述目标的位置和/或形态信息在预设的时间内发生变化， 则保持对所述目标的跟 踪。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述位置确定所述目标的检测策 略， 还包括： 若所述目标的位置与所述检测区域内的预设的第二检测线之间的距离小于预设的距 离， 则确定第二检测策略， 其中， 所述检测区域内的预设的第一检测线位于所述检测区域内 的预设的第二检测线之前； 所述基于所述目标的检测策略对所述目标进行检测， 还 包括： 基于所述第二检测策略， 判断所述目标 是否为预设的目标库中的合法目标； 若所述目标 是预设的目标库中的合法目标， 则结束对所述目标的跟踪； 若所述目标非预设的目标库中的合法目标， 则触发第二预警信息， 并将包含所述目标 的图像数据或者视频 数据发送至监控平台。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述触发第二预警信息， 并将包含所述目 标的图像数据或者视频 数据发送至监控平台， 包括： 若所述目标的位置处于所述检测区域内的预设的第 二检测线以里， 则触发第 二预警信 息， 并将包 含所述目标的图像数据或者视频 数据发送至监控平台。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述检测区域中的全部目标， 包 括： 获取所述检测区域的实时图像数据， 将所述实时图像数据输入到目标检测模型； 获取目标检测模型输出 所述检测区域中的全部目标； 其中， 所述目标检测模型 具体通过以下 方式得到：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114898299 A 2获取预设的场景下的样本图像数据， 其中， 所述样本图像数据包括样本目标， 且已对所 述样本目标进行 标注； 对所述样本图像数据进行处理， 得到目标样本图像数据； 其中， 所述对所述样本图像数 据进行处理的方式， 包括： 对所述样本图像数据进 行外观增强处理、 对所述样本图像数据进 行几何增强处 理以及对所述样本图像数据进行虚拟 样本增强方式 中的至少一种或多种； 基于所述目标样本图像数据对初始检测模型进行模型训练， 得到目标检测模型。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标样本图像数据对初始检 测模型进行模型训练， 得到目标检测模型， 包括： 对初始检测模型进行减枝和/或减通道处 理； 确定经过处理的所述初始检测模型中的超参数； 基于所述目标样本图像数据对所述经过处理 的所述初始检测模型进行模型训练， 以调 整所述超参数 得到目标检测模型。 8.一种目标检测装置， 其特 征在于， 应用于边 缘计算服务器， 所述装置包括： 检测区域确定模块： 用于接收多个检测设备发送的实时图像数据， 确定任一检测设备 发送的实时图像数据所拍摄的区域 为所述检测设备对应的检测区域； 目标获取模块： 用于针对任一检测设备对应的检测区域， 确定所述检测区域中的全部 目标； 检测策略确定模块： 用于针对所述检测区域中的任一目标， 获取所述目标的位置， 根据 所述位置确定所述目标的检测策略； 目标检测模块： 用于基于所述目标的检测策略对所述目标进行检测。 9.一种边缘计算服务器， 其特征在于， 包括： 处理器和存储器， 所述处理器用于执行所 述存储器中存 储的程序， 以实现权利要求1～7中任一项目标检测方法。 10.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质存储有一个或者多个程序， 所述一个或 者多个程序可被一个或者多个处 理器执行， 以实现权利要求1～7中任一项目标检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114898299 A 3