(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111678096.3 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 通号通信信息集团有限公司 地址 100070 北京市丰台区汽车博物馆南 路1号院中国通 号大厦A座6 01室 (72)发明人 雷庆庆　王晓　毛少将　任峰　 (74)专利代理 机构 北京天昊联合知识产权代理 有限公司 1 1112 代理人 彭瑞欣　冯建基 (51)Int.Cl. G06V 40/10(2022.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于YOLOV5算法的人头检测方法、 模型训练 方法和装置 (57)摘要 本申请公开一种基于YOLOV5算法的人头检 测方法、 模型训练方法和装置， 涉及图像处理技 术领域。 人头检测方法包括： 获取待检测图像； 确 定与待检测图像对应的多个预设尺 寸； 将待检测 图像和多个预设尺寸， 输入到预设的多尺寸头肩 检测模型中进行检测， 确定待检测图像中包括的 人头数量； 其中， 多尺寸头肩检测模型是使用获 取到的样本图像和随机选取的多个训练尺寸对 初始头肩检测模型进行训练， 获得的模型， 初始 头肩检测模型是基于YOL OV5算法构建的模型。 能 够通过多尺寸头肩检测模型增强对待检测图像 的检测精 准性， 并使用多个预设尺 寸适应性对待 检测图像中的不同区域进行人头数量的检测， 提 升检测准确性。 权利要求书2页 说明书12页 附图6页 CN 114332948 A 2022.04.12 CN 114332948 A 1.一种基于 YOLOV5算法的人头检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待检测图像； 确定与所述待检测图像对应的多个预设尺寸； 将所述待检测图像和多个所述预设尺寸， 输入到预设的多尺寸头肩检测模型中进行检 测， 确定所述待检测图像中包括的人头数量； 其中， 所述多尺寸头肩检测模型是使用获取到的样本图像和随机选取的多个训练尺寸 对初始头肩检测模型进行训练， 获得的模型， 所述初始头肩检测模型是基于YOLOV5算法构 建的模型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定与 所述待检测图像对应的多个预 设尺寸， 包括： 获取所述待检测图像中预设区域中的待检测人头与图像获取装置之间的位置关系信 息； 依据所述 位置关系信息和预设基准距离， 确定多个所述预设尺寸。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 多个所述预设尺寸包括： 尺寸依次递增的 第一检测尺寸、 第二检测尺寸和第三检测尺寸； 所述将所述待检测图像和多个所述预设尺寸， 输入到预设的多尺寸头肩检测模型中进 行检测， 确定所述待检测图像中包括的人头数量， 包括： 将所述待检测图像和所述第 一检测尺寸输入到所述多尺寸头肩检测模型中进行检测， 获得第一检测结果； 将所述待检测图像和所述第 二检测尺寸输入到所述多尺寸头肩检测模型中进行检测， 获得第二检测结果； 将所述待检测图像和所述第 三检测尺寸输入到所述多尺寸头肩检测模型中进行检测， 获得第三检测结果； 依据所述第一检测结果、 所述第二检测结果和所述第三检测结果， 确定所述待检测图 像中包括的人头数量。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述第 二检测尺寸是在确定所述待检测图 像中的待检测人头与图像获取装置之 间的待检测距离等于预设基准距离的情况下， 确定的 尺寸。 5.根据权利要求3或4所述的方法， 其特征在于， 所述第一检测结果包括第一待处理头 肩图像； 所述第二检测结果包括第二待处理头肩图像； 所述第三检测结果包括第三待处理 头肩图像； 所述依据所述第一检测结果、 所述第二检测结果和所述第三检测结果， 确定所述待检 测图像中包括的人头数量， 包括： 依据预设变换尺寸， 分别对所述第一待处理头肩图像、 所述第二待处理头肩图像和所 述第三待处 理头肩图像进行 数据变换， 生成多个 变换后的头肩图像； 对多个所述变换后的头肩图像进行拼接， 生成拼接图像； 依据所述 拼接图像， 确定所述待检测图像中包括的人头数量。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述依据所述拼接 图像， 确定所述待检测 图像中包括的人头数量， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114332948 A 2采用非极大抑制NMS物体检测算法， 对所述拼接图像 中的重叠信息进行过滤， 获得过滤 后的图像； 依据所述过 滤后的图像， 确定所述待检测图像中包括的人头数量。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述依据所述过滤后的图像， 确定所述待 检测图像中包括的人头数量， 包括： 获取预设置信度阈值； 依据所述预设置信度阈值， 对所述过滤后的图像进行处理， 确定所述待检测图像中包 括的人头数量。 8.一种头肩检测模型训练方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 随机选取多个训练尺寸； 基于YOLOV5算法构建初始头肩检测模型； 使用获取到的样本图像和多个所述训练尺寸对所述初始头肩检测模型进行训练， 获得 多尺度头肩检测模型； 其中， 所述多尺度头肩检测模型应用于如权利 要求1至7中任一项所述的基于YOLOV5算 法的人头检测方法。 9.根据权利 要求8所述的方法， 其特征在于， 所述基于YOLOV5算法构建初始头肩检测模 型之前， 还 包括： 获取多个样本图像； 对多个所述样本图像中的头肩区域进行 标注， 生成头肩标注信息； 依据所述YOLOV5算法和所述头肩标注信息， 对所述头肩区域进行数据增强， 确定所述 头肩数据， 所述头肩数据至少包括头肩目标框 。 10.一种检测装置， 其包括： 获取模块， 被 配置为获取待检测图像； 确定模块， 被 配置为确定与所述待检测图像对应的多个预设尺寸； 检测模块， 被配置为将所述待检测图像和多个所述预设尺寸， 输入到预设的多尺寸头 肩检测模型中进行检测， 确定所述待检测图像中包括的人头数量； 其中， 所述多尺寸头肩检测模型是使用获取到的样本图像和随机选取的多个训练尺寸 对初始头肩检测模型进行训练， 获得的模型， 所述初始头肩检测模型是基于YOLOV5算法构 建的模型。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114332948 A 3