(19)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 202210439336.2 (22)申请日 2022.04.25 (71)申请人 深圳市联洲国际技 术有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区高新 技 术园区科发路1号 富利臻大厦5楼 (72)发明人 肖传利　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 陈旭红 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 40/20(2022.01) (54)发明名称 一种目标检索方法 (57)摘要 本发明公开了一种目标检索方法， 所述方法 由云端执行， 包括： 获取视频监控系统采用事件 检测算法搜索到的待检索特征信息和所述待检 索特征信息的出现位置； 获取待控制摄像头的配 置信息， 根据所述配置信息和所述出现位置在预 先建立的控制指令库中匹配对应的控制指令； 根 据匹配的控制指令和所述待检索特征信息控制 所述待控制摄像头获取目标特征信息， 根据所述 目标特征信息进行目标检索。 根据待控制摄像头 的配置信息， 提出适配不同摄像头的检索方案， 在尽量保证精度的情况下， 节省了流量消耗以及 云端的计算消耗。 权利要求书4页 说明书10页 附图1页 CN 114863328 A 2022.08.05 CN 114863328 A 1.一种目标检索方法， 其特 征在于， 所述方法由云端执 行， 包括： 获取视频监控系统采用事件检测算法搜索到的待检索特征信息和所述待检索特征信 息的出现位置； 获取待控制摄像头的配置信 息， 根据所述配置信 息和所述出现位置在预先建立的控制 指令库中匹配对应的控制指令； 根据匹配的控制指令和所述待检索特征信息控制所述待控制摄像头获取目标特征信 息， 根据所述目标 特征信息进行目标检索。 2.根据权利要求1所述的目标检索方法， 其特征在于， 所述待检索特征信 息和所述出现 位置的获取 过程具体包括： 检测所述视频监控系统获取的监控视频中的每一视频段的动作 特征， 并将检测出的动 作特征与预设的危险事 件库中的动作特 征进行比对； 当检测的动作 特征不符合所述危险事件库的任一动作 特征时， 检测下一视频段的动作 特征， 并将检测出的动作特 征与预设的危险事 件库中的动作特 征进行比对； 当检测的动作 特征符合所述危险事件库的任一动作特征时， 将检测的动作 特征的确定 为待检索特 征信息； 并将所述待检索特 征信息出现的摄 像头的位置作为所述出现位置 。 3.根据权利要求1所述的目标检索方法， 其特征在于， 所述配置信息包括身份信息、 位 置信息和型号信息 。 4.根据权利要求3所述的目标检索方法， 其特征在于， 所述根据 所述配置信 息和所述出 现位置在预 先建立的控制指令库中匹配对应的控制指令， 具体包括： 根据所述型号信 息确定所述待控制摄像头的性能等级， 并根据确定的性 能等级匹配对 应的控制指令； 所述型号信息包括存 储容量和处理器型号。 5.根据权利要求4所述的目标检索方法， 其特征在于， 所述根据 所述型号信 息确定所述 待控制摄 像头的性能等级， 并根据确定的性能等级匹配对应的控制指令， 具体包括： 当所述型号信 息中的存储容量在预设的第 一容量区间内， 且所述型号信 息中的处理器 型号在预设的第一分类集中时， 所述性能等级为高性能， 匹配所述控制指令库中的第一控 制指令； 当所述型号信 息中的存储容量在预设的第 二容量区间内， 且所述型号信 息中的处理器 型号在预设的第二分类集中时， 所述性能等级为中性能， 匹配所述控制指令库中的第二控 制指令； 当所述型号信 息中的存储容量在预设的第 三容量区间内， 且所述型号信 息中的处理器 型号在预设的第三分类集中时， 所述性能等级为低性能， 匹配所述控制指令库中的第三控 制指令； 其中， 所述第一容量区间的最大值大于所述第二容量区间的最大值， 所述第二容量区 间的最大值大于所述第三 容量区间的最大值。 6.根据权利要求4所述的目标检索方法， 其特征在于， 所述根据匹配的控制指令和所述 待检索特征信息控制所述待控制摄像头获取目标特征信息， 根据所述目标特征信息进 行目 标检索具体包括：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114863328 A 2当匹配的控制指令为第一控制指令时， 发送第一检索指令给所述待控制摄像头， 以使 所述待控制摄 像头执行： 采用深度神经网络对所述待检索特 征信息进行目标跟踪， 获取目标轨 迹； 采用人头检测器对所述目标轨 迹进行人脸检测， 获取目标轨 迹中的人脸的轨 迹信息； 对人脸的轨 迹信息进行 特征提取， 获得 人脸特征信息以及各个人脸特 征倾斜角度； 根据人脸特征信 息中的各个人脸特征的倾斜角度， 筛除人脸特征信 息中倾斜角度不在 预设的第一范围内的人脸特 征， 得到筛选后的人脸特 征信息； 分析筛选后的人脸特 征信息的目标的属性特 征； 将得到的属性特征和筛选后的人脸特征作为所述目标特征信息， 其中， 所述属性特征 包括目标身高和衣着信息， 将所述目标 特征信息反馈 至云端； 所述云端根据 所述视频监控系统 的摄像头实时上传的视频图像， 通过所述目标特征信 息的对比， 完成目标检索。 7.根据权利要求4所述的目标检索方法， 其特征在于， 所述根据匹配的控制指令和所述 待检索特征信息控制所述待控制摄像头获取目标特征信息， 根据所述目标特征信息进 行目 标检索， 具体包括： 当匹配的控制指令为第二控制指令时， 发送第二检索指令给所述待控制摄像头， 以使 所述待控制摄 像头执行： 采用深度神经网络对所述待检索特 征信息进行目标跟踪， 获取目标轨 迹； 控制待控制摄像头采用人头检测器对所述目标轨迹进行人脸检测， 获取人脸图像信 息 以及人脸图像的倾 斜角度； 根据人脸图像的倾斜角度， 筛除人脸图像信 息中倾斜角度不在预设的第 二范围内的人 脸图像， 得到 筛选后的人脸图像信息； 将筛选后的人脸图像信息和所述目标轨 迹反馈至云端； 云端提取反馈的人脸图像信息的人脸特征和属性特征作为所述目标特征信息， 其中， 所述属性特 征包括目标身高和衣着信息； 所述云端根据 所述视频监控系统 的摄像头实时上传的视频图像， 通过所述目标特征信 息的对比， 完成目标检索。 8.根据权利要求4所述的目标检索方法， 其特征在于， 所述根据匹配的控制指令和所述 待检索特征信息控制所述待控制摄像头获取目标特征信息， 根据所述目标特征信息进 行目 标检索， 具体包括： 当匹配的控制指令为第三控制指令时， 发送第三检索指令给所述待控制摄像头， 以使 所述待控制摄 像头执行： 采用轻量深度神经网络对所述待检索特征信 息进行目标跟踪， 获取目标轨迹的位置信 息； 根据所述位置信 息检测目标的检测框， 结合运动检测前景识别所述检测框 中的人体作 为目标； 根据所述检测框的长宽比确定所述目标属性信 息， 所述属性信 息包括目标身高和衣着 信息， 将确定的所述 目标属性信息作为所述 目标特征信息， 将所述 目标特征信息反馈至云 端；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114863328 A 3