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申请/专利权人：江西国泰利民信息科技有限公司;江西虔安电子科技有限公司

摘要：本发明提供了一种物体状态检测模型构建方法及系统，该方法包括：利用通用目标检测开源的训练数据集，通过预设模型框架及预设损失函数对初始检测模型进行训练，以生成通用物体状态检测模型。获取物体移动时的视频流，并对视频流进行解析处理，以实时提取出若干对应的图像帧；基于预设规则将每一图像帧分别转换成对应的嵌入向量序列，并将每一嵌入向量序列对应输入至预设编码器中，以对应编码出若干特征图；通过预设模型检测头对若干特征图进行目标位置回归检测以及跟踪对象外观嵌入处理；对比前后两帧图像的位置坐标，如果数据变化不大，则说明物体是静止状态。本发明能够快速、准确的检测出传送带的异常行为。

主权项：1.一种物体状态检测模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：利用通用目标检测开源的训练数据集，通过预设模型框架及预设损失函数，对初始检测模型进行训练，以生成通用物体状态检测模型，其中，训练过程包含目标位置回归检测以及跟踪对象外观嵌入处理，其中，训练数据集中的单个图像可以视作物体移动视频的不同图像帧；训练过程如下：获取物体移动时的视频流，并对视频流进行解析处理，以实时提取出若干对应的图像帧；基于预设规则将每一图像帧分别转换成对应的嵌入向量序列，并将每一嵌入向量序列对应输入至预设编码器中，以对应编码出若干特征图；通过预设模型检测头对若干特征图进行目标位置回归检测以及跟踪对象外观嵌入处理；其中，跟踪对象外观嵌入的处理是确保检测目标的前后多帧的一致性，回归位置则是图像帧中检测目标的相对位置坐标，对比前后两帧图像的位置坐标，如果数据变化不大，则说明物体是静止状态，以实时判断传送带是否处于停滞状态；所述基于预设规则将每一图像帧分别转换成对应的嵌入向量序列的步骤包括：实时检测出与每一所述图像帧分别对应的原始图像，并对每一所述原始图像进行标准化处理，以生成对应的标准图像；对所述标准图像进行拆分处理，以生成若干对应的图块，每一所述图块均具有唯一性；对若干所述图块进行转换处理，以对应转换成所述嵌入向量序列；所述对若干所述图块进行转换处理，以对应转换成所述嵌入向量序列的步骤包括：对每一所述图块分别添加对应的目标标识，并基于所述目标标识将每一所述图块分别转换成对应的初始嵌入向量；将每一所述初始嵌入向量展平成预设维度，并基于所述预设维度对每一所述初始嵌入向量分别添加对应的定位嵌入标识，以生成对应的目标嵌入向量；对每一所述目标嵌入向量进行排列组合，以对应生成所述嵌入向量序列，所述嵌入向量序列具有唯一性。

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