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申请/专利权人：华为技术有限公司
摘要：本申请实施例提供了一种生成视频分析模型方法和视频分析系统，该方法中，视频分析系统获取视频流数据，解析视频流并提取出视频流中未标注的图像数据，利用自动化标注策略对图像数据进行管理，完成图像数据的标注、清洗，再将标注后的图像数据进行在线模型训练，生成视频分析模型，然后测试新生成的模型，输出模型的性能分析报表，当性能满足要求时，将视频分析模型发布到视频分析系统。本申请实施例提供的方法能够充分利用实际场景中获取的视频流，进行视频分析模型在线训练，实现了在保障数据安全的前提下，持续优化视频分析模型的性能，以缓解模型在实际场景中的性能下降。
主权项：1.一种生成视频分析模型的方法，其特征在于，所述方法应用于网络摄像机中的视频分析系统，所述方法包括：接收视频流数据，解析所述视频流数据，得到未标注的图像数据，所述未标注的图像数据包括结构化信息，所述视频流数据包括所述网络摄像机在视频监控场景中实时监控得到的视频数据；将所述未标注的图像数据中的低质量图像过滤，得到图像质量满足训练要求的图像数据，其中所述低质量图像包括模糊图像、大角度图像和带遮挡的图像中的一种或多种；采用多模型融合评估对所述图像质量满足训练要求的图像进行预标注，利用所述图像质量满足训练要求的图像的结构化信息对预标注的图像数据进行校验，生成用于模型训练的数据集，所述数据集包括训练集；采用在线训练算法对所述训练集进行在线训练，得到视频分析模型，所述采用在线训练算法对所述训练集进行在线训练包括：自动调整模型训练超参数，所述超参数包括学习率衰减步长、训练总步长、基础学习率和批量尺寸batchsize中的一种或多种，所述在线训练算法为增量训练、迁移学习、知识蒸馏和元学习算法中的一种或多种；发布所述视频分析模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华为技术有限公司 生成视频分析模型的方法及视频分析系统
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