[發明專利]獲得訓練圖像的方法及裝置

有效

• 申請號: 201810425521.X
• 申請日: 2018-05-07
• 公開（公告）號: CN109977983B
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發明（設計）人: 劉思偉;馮新宇;梁瀚君
• 申請（專利權）人: 廣州逗號智能零售有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T7/194
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 王文紅

1.一種獲得訓練圖像的方法，其特征在于，包括：

從商品的原始圖像集中獲得第一圖像；

利用預先訓練好的第一卷積神經網絡對所述第一圖像進行前后景分割，獲得第一分割結果；

基于所述第一分割結果對所述第一圖像進行前后景的位置標記，獲得第一標記結果；

將所述第一標記結果以及所述第一圖像存儲至商品圖像庫；

從所述商品圖像庫中選擇所述第一圖像，并基于所述第一標記結果獲得所述第一圖像中的前景圖像，所述前景圖像為所述第一圖像中僅包含商品的部分圖像；

從背景圖像庫中選擇背景圖像，所述背景圖像為可用于放置所述商品的場景的圖像；

將所述前景圖像與所述背景圖像進行組合，獲得訓練圖像。

2.根據權利要求1所述的獲得訓練圖像的方法，其特征在于，所述從商品的原始圖像集中獲得所述第一圖像之前，所述方法還包括：

從所述商品的所述原始圖像集中獲得不同于所述第一圖像的第二圖像；

響應第一用戶的前后景分割操作，將所述第一用戶對所述第二圖像進行前后景分割的分割結果確定為第二分割結果；

利用所述第二分割結果訓練所述第一卷積神經網絡。

3.根據權利要求2所述的獲得訓練圖像的方法，其特征在于，所述從所述原始圖像集中獲得不同于所述第一圖像的第二圖像之前，所述方法還包括：

獲得圖像采集設備在多個預設拍攝角度中的每個預設拍攝角度下采集的所述商品的圖像，共獲得多個圖像；

將所述多個圖像確定為所述原始圖像集。

4.根據權利要求3所述的獲得訓練圖像的方法，其特征在于，所述獲得圖像采集設備在多個預設拍攝角度中的每個預設拍攝角度下采集的所述商品的圖像，共獲得多個圖像之后，所述將所述多個圖像確定為所述原始圖像集之前，所述方法還包括：

判斷所述多個圖像中重復圖像的個數是否超過預設閾值；

若是，對所述多個圖像進行圖像去重，獲得去重后的剩余圖像；

基于所述商品的預設形狀信息對所述商品進行建模，獲得所述商品的立體模型；

將所述立體模型與預設場景進行圖像合成，獲得合成圖像，所述合成圖像的拍攝角度不同于所述多個預設拍攝角度中的任意一個拍攝角度；

將所述剩余圖像以及所述合成圖像確定為所述原始圖像集。

5.根據權利要求1－4中任一權項所述的獲得訓練圖像的方法，其特征在于，所述將所述前景圖像與所述背景圖像進行組合，獲得訓練圖像之后，所述方法還包括：

獲得所述前景圖像在所述訓練圖像中的位置；

獲得所述前景圖像對應的所述商品的商品類別；

利用所述訓練圖像、所述位置以及所述商品類別訓練第二卷積神經網絡，所述第二卷積神經網絡用于商品檢測及分類。

6.根據權利要求5所述的獲得訓練圖像的方法，其特征在于，所述第二卷積神經網絡為區域卷積神經網絡。

7.根據權利要求5所述的獲得訓練圖像的方法，其特征在于，所述獲得所述前景圖像對應的所述商品的商品類別之前，所述方法還包括：

響應第二用戶的商品分類操作，將所述第二用戶指定的類別確定為所述前景圖像對應的所述商品的所述商品類別。

8.一種獲得訓練圖像的裝置，其特征在于，包括：

前景獲取模塊，用于從商品圖像庫中選擇第一圖像，并基于第一標記結果獲得所述第一圖像中的前景圖像，所述前景圖像為所述第一圖像中僅包含商品的部分圖像；

背景獲取模塊，用于從背景圖像庫中選擇背景圖像，所述背景圖像為可用于放置所述商品的場景的圖像；

前后景組合模塊，用于將所述前景圖像與所述背景圖像進行組合，獲得訓練圖像；

所述裝置還用于：在所述前景獲取模塊從商品圖像庫中選擇第一圖像，并基于第一標記結果獲得所述第一圖像中的前景圖像之前，從所述商品的原始圖像集中獲得所述第一圖像；利用預先訓練好的第一卷積神經網絡對所述第一圖像進行前后景分割，獲得第一分割結果；基于所述第一分割結果對所述第一圖像進行前后景的位置標記，獲得所述第一標記結果；將所述第一標記結果以及所述第一圖像存儲至所述商品圖像庫。