一种高空视频监控中小微目标的检测方法

摘要

本发明公开了一种高空视频监控中小微目标的检测方法，包括如下步骤：(1)针对小微目标，调整和优化卷积神经网络训练时的合适的候选区生成参数，确定特定小微目标的图像长宽比参数；(2)确定特定小微目标的合理最小检测像素面积，通过摄像头定时、定位的360°自动巡检分析，实现机器智能监控值守功能。本发明为解决高空视频监控的特定需求和存在问题，调整算法训练时的目标物迭代逼近候选框的生成大小和生成比例，使得算法逼近候选区域大小更好地贴合实际目标物，提高卷积神经网络的训练结果和小微目标的检测准确性；在识别算法应用过程中，通过调度机制实现360度自动巡检分析，使得机器分析值守，代替人工视频监看最终成为现实可能。