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申请/专利权人：清华大学

摘要：本发明实施例提供一种基于RoI编码的边缘协同目标检测方法及装置，该方法包括：将当前视频帧划分为多个区域块，对每个区域块进行RoI编码；其中，对包含目标的区域块进行编码的QP值小于第一预设阈值，对不包含所述目标的区域块进行编码的QP值大于第二预设阈值，所述目标为边缘端从当前视频帧的上一个视频帧检测出的目标；所述设备端将编码后的当前视频帧发送给所述边缘端，以供所述边缘端基于第一目标检测模型对编码后的当前视频帧进行目标检测。本发明实施例降低了将视频帧从设备端传输到边缘端进行目标检测的传输延迟，从而提升对实时目标检测的精度。

主权项：1.一种基于RoI编码的边缘协同目标检测方法，其特征在于，包括：设备端将当前视频帧划分为多个区域块，对每个区域块进行RoI编码；其中，对包含目标的区域块进行编码的QP值小于第一预设阈值，对不包含所述目标的区域块进行编码的QP值大于第二预设阈值，所述目标为边缘端从当前视频帧的上一个视频帧检测出的目标；所述设备端将编码后的当前视频帧发送给所述边缘端，以供所述边缘端基于第一目标检测模型对编码后的当前视频帧进行目标检测；所述设备端基于第二目标检测模型对当前视频帧进行目标检测；若所述设备端从当前视频帧检测出的任一目标与所述边缘端从当前视频帧检测出的目标相同，则判断相同的所述目标的尺寸是否小于第三预设阈值；若是，则从所述设备端检测出的目标中删除相同的所述目标；若否，则从所述边缘端对当前视频帧检测出的目标中删除相同的所述目标；将保留的所述设备端和边缘端检测出的目标作为当前视频帧中的最终目标；基于KCF算法对所述当前视频帧中的每个最终目标进行跟踪；其中，所述基于KCF算法对所述当前视频帧中的每个最终目标进行跟踪，包括：根据所述当前视频帧中的每个最终目标从所述当前视频帧的上一个视频帧到所述当前视频帧的运动距离，计算每个最终目标的速度；根据每个最终目标的速度所属的预设速度范围，确定所述预设速度范围对应的权重；其中，所述预设速度范围与所述权重预先关联存储；根据每个最终目标最近一次跟踪所在的视频帧与所述当前视频帧相隔的帧数，确定每个最终目标的初始优先级；根据每个最终目标的速度所属的预设速度范围对应的权重和每个最终目标的初始优先级，确定每个最终目标的最终优先级；根据每个最终目标的最终优先级，对每个最终目标进行跟踪更新。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 清华大学 基于RoI编码的边缘协同目标检测方法及装置