[发明专利]一种机器视觉的监管系统、方法及客户机、存储介质

权利要求书

1.一种机器视觉的监管系统，包括：客户机和至少一台监管装置；其特征在于：

所述监管装置用于采集监管内容，并将采集的监管内容传送给所述客户机；

所述客户机针对所述监管内容上的标注结果，进行训练和学习，生成初步检测模型；并利用初步检测模型对标注任务进行学习、训练，生成训练结果；

所述客户机基于训练结果，生成报警信息并进行报警，实现对监控现场的检测报警。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于：所述监管内容的标注结果，包括：

用户对所述监管内容的标注结果和/或所述客户机对所述监管内容进行自动标注的标注结果。

3.如权利要求1或2所述的系统，其特征在于：标注过程中，采用局部内容放大标注和/或分类集中标注。

4.如权利要求1或2所述的系统，其特征在于：所述客户机利用人工智能的深度学习算法针对标注结果进行学习，并通过对抗生成网络GAN和检测模型阈值调整方法，生成初步检测模型；

利用初步生成的检测模型，并通过在线学习的方式收集与检测任务相关的训练数据，进行标注结果复查及数据训练。

5.如权利要求1或2所述的系统，其特征在于：在标注与检测过程中，通过将多个识别模型以并联、串联或串并混合的方式组合后进行标注或检测，来对复杂场景进行标注或生成检测报警项。

6.一种机器视觉的监管方法，其特征在于：包括：

采集监管内容，并将采集的监管内容传送给所述客户机；

所述客户机针对所述监管内容上的标注结果，进行训练和学习，生成初步检测模型；并利用初步检测模型对标注任务进行学习、训练，生成训练结果；

所述客户机基于训练结果，生成报警信息并进行报警，实现对监控现场的检测报警。

7.一种客户机，其特征在于：所述客户机包括存储器和处理器，处理器通过调用存储在存储器上的程序或指令，以实现机器视觉的学习和监管，其中所述程序或指令用于实现以下流程：

接收所述监管装置采集的监管内容；

针对所述监管内容上的标注结果，进行训练和学习，生成初步检测模型；并利用初步检测模型对标注任务进行学习、训练，生成训练结果；

所述客户机基于训练结果，生成报警信息并进行报警，实现对监控现场的检测报警。

8.如权利要求7所述的客户机，其特征在于：所述程序或指令还用于实现以下流程：

利用人工智能的深度学习算法针对标注结果进行学习，并通过对抗生成网络GAN和检测模型阈值调整方法，生成初步检测模型；

利用初步生成的检测模型，并通过在线学习的方式收集与检测任务相关的训练数据，进行标注结果复查及数据训练。

9.如权利要求7或8所述的客户机，其特征在于：所述程序或指令还用于实现以下流程：

在标注与检测过程中，通过将多个识别模型以并联、串联或串并混合的方式组合后进行标注或检测，来对复杂场景进行标注或生成检测报警项。

10.一种可读程序存储介质，其特征在于：存储介质中存储的程序或指令，用于：

接收所述监管装置采集的监管内容；

针对所述监管内容上的标注结果，进行训练和学习，生成初步检测模型；并利用初步检测模型对标注任务进行学习、训练，生成训练结果；

所述客户机基于训练结果，生成报警信息并进行报警，实现对监控现场的检测报警。