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申请/专利权人：湖南苏科智能科技有限公司

摘要：本申请提供一种基于嵌入式平台的目标检测方法、平台、装置及设备，其中嵌入式平台部署目标识别算法模型，目标识别算法模型是根据嵌入式平台的网络框架对初始目标识别算法模型进行模型处理后部署的，模型处理包括：确定初始目标识别算法模型中与网络框架对应的可支持算子和不可支持算子，并对不可支持算子进行替换处理，以根据可支持算子和替换处理后的不可支持算子确定目标识别算法模型；嵌入式平台获取检测装置采集的检测图像；基于目标识别算法模型和检测图像识别检测图像中的目标信息，将目标信息反馈至检测装置。通过上述技术方案，相较于相关技术的目标识别算法云部署或PC机部署及检测方式，其部署成本更低，检测效率更高。

主权项：1.一种基于嵌入式平台的目标检测方法，其特征在于，所述嵌入式平台部署目标识别算法模型，其中所述目标识别算法模型是根据所述嵌入式平台的网络框架对初始目标识别算法模型进行模型处理后部署的，所述模型处理包括：确定所述初始目标识别算法模型中与所述网络框架对应的可支持算子和不可支持算子，并对所述不可支持算子进行替换处理，以根据所述可支持算子和替换处理后的不可支持算子确定所述目标识别算法模型；所述方法应用于所述嵌入式平台，针对每组检测装置，所述嵌入式平台嵌入到该组检测装置中的第一检测装置中，并与该组检测装置的其它至少一个第二检测装置连接，所述方法包括：获取第一检测装置和至少一个第二检测装置采集的检测图像；基于显卡对所述检测图像进行图像预处理，所述图像预处理至少包括以下之一：图像等比例缩放、颜色填充和颜色转换；将经过图像预处理的检测图像转换成所述目标识别算法模型对应的目标输入数据；所述目标输入数据为与所述目标识别算法模型中的所述可支持算子和所述替换处理后的不可支持算子对应的实际参数；将所述目标输入数据输入至所述目标识别算法模型中，以识别所述检测图像中的目标信息，所述目标信息包括目标物品信息或者目标行人信息；所述目标信息携带目标检测框信息；采用目标算法根据所述目标检测框信息，过滤掉一部分目标检测框，得到处理后的目标信息；所述目标算法与所述目标识别算法模型不相同；将所述处理后的目标信息反馈至所述检测装置，以使所述检测装置根据所述处理后的目标信息在所述检测图像中标注对应的目标物品或者目标行人，并将标注后的检测图像显示在显示界面上；所述采用目标算法根据所述目标检测框信息，过滤掉一部分目标检测框，得到处理后的目标信息，包括：解析所述目标检测框信息，得到各个目标检测框的检测框坐标、检测框类别和检测框得分；基于所述检测框类别和所述检测框得分，过滤掉各个目标检测框中对应检测框类别中的检测框得分低于第二预设阈值的目标检测框；确定过滤后的目标检测框在检测图像上的坐标以得到处理后的目标信息；其中，对所述初始目标识别算法模型进行模型处理得到所述目标识别算法模型，包括：解析所述初始目标识别算法模型，得到静态计算图，所述静态计算图包括所述初始目标识别算法模型的所有第一算子；遍历所述静态计算图中的所有第一算子，根据所述网络框架的预置算子支持表，将每个所述第一算子分别确定为可支持算子或者不可支持算子；将所述可支持算子和替换处理后的不可支持算子，作为所述静态计算图中的所有第二算子；遍历所述静态计算图中的所有第二算子，确定每个所述第二算子部署在所述网络框架中所需的计算资源；对计算资源达到第一预设阈值的第二算子进行替换处理，得到所述静态计算图中的所有第三算子识别所述第三算子中处于常量层的算子集合，并删除所述算子集合，得到所述静态计算图中的所有第四算子，并根据所述第四算子确定所述目标识别算法模型；或者，根据所述第三算子的类别对所述第三算子进行同类算子融合，得到所述静态计算图中的所有第五算子，并根据所述第五算子确定所述目标识别算法模型。

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