技术摘要：
本发明涉及智能技术计算机视觉领域，具体涉及一种检测小目标船只方法及装置。包括：获取船只数据集，对船只数据集中的船只图片进行像素压缩预处理，并把船只数据集划分为训练数据集与测试数据集；采用训练数据集进行深度学习，构建训练模型；基于测试数据输入训练模型  全部
背景技术：
在目前的电子围网业务中，由于船只从远方驶来时在摄像头中显示太  小或存在 渔船太小，导致船只特征不明显无法被快速识别。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明实施例提供了一种检测小目标船只方法及装置，以  解决船只从 远方驶来时在摄像头中显示太小或存在渔船太小，导致船只特 征无法快速被识别的问题。 根据第一方面，本发明实施例提供了一种检测小目标船只方法，包括： 获取船只数据集，对船只数据集中的船只图片进行尺度调整，把尺度  调整后的船 只图片进行预处理；其中，预处理把船只数据集划分为训练数  据集与测试数据集； 采用训练数据集进行YOLO网络的深度学习，构建训练模型； 基于测试数据输入训练模型中训练，以获得小目标船只的结果；其中  小目标船只 的检测结果包括预测框位置和小目标位置信息。 通过对获取的船只数据集进行尺度变换和预处理，使获取的图像变小，  但还保持 一定高分辨率，在利用YOLO网络对获取的图像进行实时训练检  测，从而使实现快速识别远 方船只和在摄像头中显示目标太小的船只信息。 结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，对船只数据集中的船只 图片进行尺 度调整包括： 对船只图片的尺寸进行放大或缩小； 利用图像金字塔对船只图片进行预设次数的采样，以获得多分辨率的 船只图片； 通过对船只数据集中的船只图片进行预处理从而保证了训练数据的一  致性，有 利于后续进行数据训练和检测，通过对图像尺寸进行放大和缩小，  保证图像清晰度，利用 采样，使得数据图像能够获得多分辨率的船只图片  有利于后续网络对船只数据中的小目 标船只进行数据提取。 结合第一方面，在第一方面第二实施方式中，构建训练模型，包括： 通过YOLO网络的基础框架对训练数据集进行特征提取，并将所提取  的特征分别 用3个检测器进行检测； 利用检测器输出的每个单元格中预测3个不同尺度和长宽比的边界框  在3个预测 的边界框中选择与真实框最接近的作为预测值来更新网络参数，  其中，每个边界框包含5 个预测量。 根据训练数据集中的标注信息，对所检测到的预测量进行损失函数计  算，以获得 船只训练结果。 4 CN 111582012 A 说　明　书 2/6 页 结合第一方面，在第一方面第三实施方式中，构建训练模型还包括设  置损失，损 失函数为： 其中， 为第N个船只的位置信息和边界信息的预测值，  (xi,yi,wi,hi)为 第N个果实的位置和边界信息的标记值，是预测边界框与  标签边界框的交叉部分，Ci是置 信度得分， 为给定种类概率，pi(c)为预  测种类给定种类的概率， 表示为有目标落 在单元i的第j个检测框中，  表示为有目标落在单元i的所有检测框，其中，λcoord为最高 执信度惩罚 的坐标预测值和λnoobj为最低置信度预测惩罚。 结合第一方面，在第一方面第四实施方式中，最高执信度惩罚的坐标  预测值设置 为λcoord＝5和最低置信度预测惩罚设置为λnoobj＝0.5。 通过构建YOLO训练模型，从而保证能够快速进行数据船只的识别，  在通过设置损 失函数从而使预测的结果能够被快速检测。 根据第二方面，本发明实施例提供了一种基于监控数据的小目标检测  装置，包 括： 获取模块10，用于获取船只数据集，对船只数据集中的船只图片进行  像素压缩预 处理，并把船只数据集划分为训练数据集与测试数据集； 训练模块20，用于采用训练数据集进行深度学习，构建训练模型； 预测模块30，基于测试数据输入训练模型中训练，以获得小目标船只  的结果；其 中小目标船只的检测结果包括预测框位置和小目标位置信息。 获取模块在获取图片数据之前，需要进行尺度变换和预处理，从而保  证输入深度 网络中的图片数据能够检测出小目标，或是低像素目标图片， 以保证数据测试结果的准确 性。 根据第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括：存储器和  处理器，存储 器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，  处理器通过执行计算机指 令，从而执行第一方面或者第一方面的任意一种  实施方式中的基于监控数据的小目标检 测方法。 根据第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算  机可读存储 介质存储计算机指令，计算机指令用于使计算机执行第一方面  或者第一方面的任意一种 实施方式中的基于监控数据的小目标检测方法。 5 CN 111582012 A 说　明　书 3/6 页 附图说明 通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性  的而不应 理解为对本发明进行任何限制，在附图中： 图1是根据本发明实施例的一种检测小目标船只方法的流程图； 图2是根据本发明实施例的一种检测小目标船只方法的训练模型的流 程图； 图3是根据本发明实施例的一种基于监控数据的小目标检测装置的结  构示意图； 图4是根据本发明实施例的一种电子设备的结构示意图； 附图标记 10-获取模块；20-训练模块；30-预测模块； 20-存储器；21-处理器；22-总线。