[發明專利]一種基于合成數據集的目標檢測方法

有效

• 申請號: 201910348854.1
• 申請日: 2019-04-28
• 公開（公告）號: CN110084304B
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 陳文頡;孫洋洋;李婧;竇麗華;陳杰
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 溫子云

1.一種基于合成數據集的目標檢測方法，其特征在于，包括：

步驟一、3ds MAX軟件將待檢測目標的三維模型和真實環境圖片組合，通過渲染生成所需數量的合成圖像，并進行目標類別和位置的標注，得到合成數據集；

步驟二、采用合成數據集作為訓練集，對目標檢測網絡進行訓練：

所述目標檢測網絡的構建方式為：將自組織特征映射網絡與卷積層結合，構建SOMConv層；所述SOMConv層對輸入的特征圖進行卷積并計算激活值，得到特征圖；對不同特征圖上處在同一位置的激活值進行由大到小的排序，前n個特征保持大小不變，其余特征全部設定為0；n為正整數；所述n的取值為前一層卷積層輸出的特征圖數目乘以SOMConv層給定的比率p；

將SOMConv層加入Faster R-CNN網絡的分類定位網絡中，加入位置在分類定位網絡的特征提取網絡內且位于第一個卷積層之后，形成SOM R-CNN網絡，即所述目標檢測網絡；

步驟三、待檢測圖像輸入訓練完成的SOM R-CNN網絡，獲得檢測結果。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述SOM Conv層設置在特征提取網絡的第二層。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟一為：

在3ds MAX軟件中給待檢測目標的三維模型添加真實環境圖片作為背景貼圖進而建立三維場景，渲染生成所需數量的合成圖像；

根據三維模型種類確定目標類別，從而完成合成圖像的類別標記；

利用3ds MAX渲染獲取僅含背景貼圖的圖像，通過對背景貼圖圖像和合成圖像進行差值計算，獲取合成圖像中目標位置的標注框，完成合成圖像的標注。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，步驟一中所述合成圖像的生成方式為：

步驟S11：針對待檢測目標，從三維模型庫中獲取其三維模型，送入到3ds MAX軟件中；

步驟S12：3ds MAX軟件給三維模型添加地面貼圖和環境貼圖進而構建三維場景，在三維場景中添加目標攝像機，將其目標設定在三維模型上；

步驟S13：給攝像機添加路徑約束，使攝像機繞三維模型旋轉，自動獲取目標的多個視角圖像；

步驟S14：設定渲染參數，每個攝像機間隔設定數量幀渲染其拍攝到的圖像，保存渲染得到的圖像。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，步驟S12中所述在三維場景中添加目標攝像機為：添加多個攝像機，為每個攝像機設定不同的運動路徑。

6.如權利要求3所述的方法，其特征在于，步驟一所述獲取合成圖像中目標位置的標注框的方式為：

步驟S31:將利用3ds Max軟件對待檢測目標的三維模型進行渲染從而獲取的合成圖像記為G(x,y)；

步驟S32：從渲染場景中刪除待標注物體的三維模型，僅對背景進行渲染，獲得背景圖I(x,y)；

步驟S33：計算兩幅圖像G(x,y)和I(x,y)的差值C(x,y)，并將C(x,y)中孤立的不為0的點設為0；

步驟S34：獲取C(x,y)中不為0的點的x,y坐標的最大值與最小值，即可獲得當前待標注物體的包圍框坐標描述，即為所述合成圖像的目標標注框。

7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，當同一合成圖像中具有多個待標注物體，從渲染場景中刪除待標注物體時，先刪除一個，執行步驟S32～S34，然后改變待標注物體，再次執行S32～S34，直到處理完合成圖像中所有的待標注物體。