本申请公开了一种目标检测方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，包括：在当前应用场景下获取目标区域的目标帧图像，并确定与所述当前应用场景对应的目标检测类型，以便将当前检测算法切换为与所述目标检测类型对应的目标检测算法；从预先配置的配置模板库中筛选出与所述目标检测算法对应的目标配置模板，并利用所述目标配置模板对所述目标检测算法的目标检测模型进行初始化；利用与所述目标检测算法对应的算法接口调用初始化后的所述目标检测模型对所述目标帧图像进行目标检测，并获取目标检测结果。本申请能够在不同应用场景下切换对应的目标检测算法以实现对目标帧图像的目标检测，从而提高了目标的检测效率。从而提高了目标的检测效率。从而提高了目标的检测效率。
【技术实现步骤摘要】
一种目标检测方法、装置、设备及介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，特别涉及一种目标检测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]目标检测(即Object Dectection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标或物体，确定他们的类别和位置。目标检测任务主要可以分为分类、定位、检测、分割这四个小任务。其中，分类是指给定一张图像，需要确定该图像包括什么类别的目标；定位是给定这个目标在图像中的位置；检测时定位出目标的位置并判断这个目标的类别；分割是确定每个像素属于哪个目标或者场景。
[0003]当前的目标检测算法种类颇多，不同的应用场景对应着不同的目标检测类型，而不同的目标检测类型对应不同的目标检测算法。当需要适用于多种应用场景时，现有的目标检测算法存在切换繁琐，适用性差的问题。
[0004]综上，如何实现不同类型的目标检测算法快速应用在不同应用场景下，以提高目标的检测效率是目前有待解决的问题。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种目标检测方法、装置、设备及介质，能够实现不同类型的目标检测算法快速应用在不同应用场景下，以提高目标的检测效率。其具体方案如下：第一方面，本申请公开了一种目标检测方法，包括：在当前应用场景下获取目标区域的目标帧图像，并确定与所述当前应用场景对应的目标检测类型，以便将当前检测算法切换为与所述目标检测类型对应的目标检测算法；从预先配置的配置模板库中筛选出与所述目标检测算法对应的目标配置模板，并利用所述目标配置模板对所述目标检测算法的目标检测模型进行初始化；利用与所述目标检测算法对应的算法接口调用初始化后的所述目标检测模型对所述目标帧图像进行目标检测，并获取目标检测结果。
[0006]可选的，所述利用所述目标配置模板对所述目标检测算法的目标检测模型进行初始化，包括：确定与所述目标检测算法对应的目标检测模型；调用初始化接口，以利用所述目标配置模板对所述目标检测模型的预设模型参数和预设算法检测参数进行初始化。
[0007]可选的，所述目标检测方法，还包括：将检测框置信度阈值、非极大值抑制参数、目标检测标签文件存储路径和目标检测模型文件存储路径确定为所述预设模型参数。
[0008]可选的，所述目标检测方法，还包括：若所述目标检测类型为商品检测，则所述预设模型参数还包括分类标签文件存储
路径和分类模型存储路径。
[0009]可选的，所述目标检测方法，还包括：将先验框数值、最大检测框个数、标签个数、检测框大小和检测标签名称确定为所述预设算法检测参数。
[0010]可选的，所述目标检测方法，还包括：若所述目标检测算法为商品检测算法，则对应的算法接口为带角度物品检测接口。
[0011]可选的，所述目标检测方法，还包括：若所述目标检测算法为客流检测算法，则对应的算法接口为客流跟踪接口、获取客流计数结果接口和获取热点跟踪坐标接口。
[0012]第二方面，本申请公开了一种目标检测装置，包括：检测类型确定模块，用于在当前应用场景下获取目标区域的目标帧图像，并确定与所述当前应用场景对应的目标检测类型，以便将当前检测算法切换为与所述目标检测类型对应的目标检测算法；模型初始化模块，用于从预先配置的配置模板库中筛选出与所述目标检测算法对应的目标配置模板，并利用所述目标配置模板对所述目标检测算法的目标检测模型进行初始化；目标检测模块，用于利用与所述目标检测算法对应的算法接口调用初始化后的所述目标检测模型对所述目标帧图像进行目标检测，并获取目标检测结果。
[0013]第三方面，本申请公开了一种电子设备，包括：存储器，用于保存计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述公开的目标检测方法的步骤。
[0014]第四方面，本申请公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的目标检测方法的步骤。
[0015]可见，本申请在当前应用场景下获取目标区域的目标帧图像，并确定与所述当前应用场景对应的目标检测类型，以便将当前检测算法切换为与所述目标检测类型对应的目标检测算法；从预先配置的配置模板库中筛选出与所述目标检测算法对应的目标配置模板，并利用所述目标配置模板对所述目标检测算法的目标检测模型进行初始化；利用与所述目标检测算法对应的算法接口调用初始化后的所述目标检测模型对所述目标帧图像进行目标检测，并获取目标检测结果。由此可见，本申请在确定出当前应用场景后，则在当前应用场景下获取目标区域的目标帧图像，然后确定出与当前应用场景对应的目标检测类型，以便将当前检测算法切换为与目标检测类型对应的目标检测算法；然后从预先配置的配置模板库中筛选出与目标检测算法对应的目标配置模板，以利用该目标配置模板对目标检测算法的目标检测模型进行初始化操作，也即配置模板库中已经配置有对应的目标配置模板；在初始化完成后，再利用目标检测算法的算法接口调用目标检测模型对目标帧图像进行目标检测以获取目标检测结果。如此一来，本申请能够在不同应用场景下切换对应的目标检测算法以实现对目标帧图像的目标检测，也即实现不同类型的目标检测算法快速应用在不同应用场景下，提高了目标的检测效率。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0017]图1为本申请公开的一种目标检测方法流程图；图2为本申请公开的一种具体的目标检测方法流程图；图3为本申请公开的一种商品检测的流程示意图；图4为本申请公开的一种目标检测装置结构示意图；图5为本申请公开的一种电子设备结构图。
具体实施方式
[0018]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0019]当前的目标检测算法种类颇多，不同的应用场景对应着不同的目标检测类型，而不同的目标检测类型对应不同的目标检测算法。当需要适用于多种应用场景时，现有的目标检测算法存在切换繁琐，适用性差的问题。为此，本申请实施例公开了一种目标检测方法、装置、设备及介质，能够实现不同类型的目标检测算法快速应用在不同应用场景下，以提高目标的检测效率。
[0020]参见图1所示，本申请实施例公开了一种目标检测方法，该方法包括：步骤S11：在当前应用场景下获取目标区域的目标帧图像，并确定与所述当前应用场景对应的目标检测类型，以便将当前检测算法切换为与所述目标检测类型对应的目标检测算法。
[0021]本实施例中，在当前应用场景下获取目标区域的目标帧图像，并确定出与当前应用场景对应的目标检测类型，其中，目本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：在当前应用场景下获取目标区域的目标帧图像，并确定与所述当前应用场景对应的目标检测类型，以便将当前检测算法切换为与所述目标检测类型对应的目标检测算法；从预先配置的配置模板库中筛选出与所述目标检测算法对应的目标配置模板，并利用所述目标配置模板对所述目标检测算法的目标检测模型进行初始化；利用与所述目标检测算法对应的算法接口调用初始化后的所述目标检测模型对所述目标帧图像进行目标检测，并获取目标检测结果。2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述利用所述目标配置模板对所述目标检测算法的目标检测模型进行初始化，包括：确定与所述目标检测算法对应的目标检测模型；调用初始化接口，以利用所述目标配置模板对所述目标检测模型的预设模型参数和预设算法检测参数进行初始化。3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，还包括：将检测框置信度阈值、非极大值抑制参数、目标检测标签文件存储路径和目标检测模型文件存储路径确定为所述预设模型参数。4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，还包括：若所述目标检测类型为商品检测，则所述预设模型参数还包括分类标签文件存储路径和分类模型存储路径。5.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，还包括：将先验框数值、最大检测框个数、标签个数、检测框大小和检测标签名称确定为...
【专利技术属性】
技术研发人员：李显波，周亮基，黄岗，周圣强，
申请(专利权)人：苏州万店掌软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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