监控场景下基于CLIP的细粒度目标检测方法

当前，随着国内摄像头数量的迅猛增长，每天所产生的庞大视频数据不仅对人力和物力资源构成了巨大的负担，而且导致了昂贵的成本开支。针对这一问题，本研究聚焦于解决细粒度目标检测领域存在的具体问题。本研究基于深度学习技术，结合Yolov4目标检测和CLIP特征分析，提出了一种综合的图像分析方法，以降低视频数据处理的成本。目前，现有的细粒度目标检测方法在处理大规模视频数据时面临着一系列挑战。这些挑战包括但不限于人工标注成本太高，而且无法保证标注的全面性，人工标注不如用户反馈及时有效；泛化能力只太弱，定制化成本太高，大多数AI任务都需要case by case实现。为了解决这些问题，本研究首先利用Yolov4模型对输入图像进行人物检测，以高效地实现目标的准确分割。随后，针对每个分割的人物，本实验采用CLIP模型进行深度特征分析，其泛化能力强且训练语料完全不需要人工标注的特点使捕捉图像和语言之间的语义精准关联。通过本研究的实验结果，本研究验证了该方法在人物检测方面的卓越表现，并展示了在基于CLIP的特征分析中显著的语义一致性。这一创新方法有望显著降低视频数据处理的成本和工作量，为细粒度目标检测领域的进一步研究提供了新的方向。