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申请/专利权人：天津大学

摘要：本申请涉及一种面向监控视频的目标统计分类方法及装置。该方法包括：获得图像数据集和采样图像数据集；利用当前模型和初始模型分别对图像数据集和采样图像数据集中的图像进行推理和目标统计分类，得到当前模型的图像目标统计分类结果和初始模型的采样图像目标统计分类结果；根据采样图像数据集中的样本量，计算当前模型与初始模型的目标统计分类结果一致的比值，得到一致化系数；根据一致化系数与条件阈值和优化阈值的关系，调整当前模型输入配置参数的图像分辨率和时间片长度。本申请充分利用目标数量分类区间上的优化空间实现了在保证目标数量分类结果精度的前提下尽可能降低计算量的优化目标，在结果精度和处理速度之间达到了较好的平衡。

主权项：1.一种面向监控视频的目标统计分类方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1:从待处理视频中切割一个时间片长度视频，将所述时间片长度视频解析为多个图像帧，得到图像数据集；基于所述图像数据集，按照均匀分布进行帧采样，得到采样图像数据集；步骤2:利用当前模型对所述图像数据集中的图像进行推理，得到当前模型推理结果；根据所述当前模型推理结果，将图像进行目标统计分类，得到当前模型的图像目标统计分类结果；利用初始模型对所述采样图像数据集中的图像进行推理，得到初始模型推理结果；根据所述初始模型推理结果，将图像进行目标统计分类，得到初始模型的采样图像目标统计分类结果；步骤3:根据采样图像数据集中的样本量，计算当前模型的图像目标统计分类结果与初始模型的采样图像目标统计分类结果一致的比值，得到一致化系数；步骤4:根据所述一致化系数与条件阈值和优化阈值的关系，调整当前模型输入配置参数的图像分辨率和时间片长度，返回步骤1，直至待处理视频的目标统计分类完成；其中，所述当前模型使用多组训练数据训练得到，所述初始模型为当前模型输入配置参数的图像分辨率取最大值，所述推理包括对图像进行目标识别，所述推理结果包括所述图像中的目标数量；根据所述一致化系数与条件阈值和优化阈值的关系，调整当前模型输入配置参数的图像分辨率和时间片长度值，包括如下步骤：当所述一致化系数小于条件阈值时，提高当前模型输入配置参数的图像分辨率，减小时间片长度；当所述一致化系数大于优化阈值时，降低当前模型输入配置参数的图像分辨率，增大时间片长度；否则，当前模型输入配置参数的图像分辨率和时间片长度保持不变；其中，所述优化阈值大于所述条件阈值。

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权利要求：

百度查询： 天津大学 一种面向监控视频的目标统计分类方法及装置