[發明專利]一種同時標記陰影的前視聲吶目標檢測標記方法

有效

• 申請號: 202010140887.X
• 申請日: 2020-03-03
• 公開（公告）號: CN111444777B
• 公開（公告）日: 2022-09-27
• 發明（設計）人: 葉秀芬;馬興龍;劉文智;李傳龍;駢志康;梅新奎;李海波
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/74
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提供一種同時標記陰影的前視聲吶目標檢測標記方法，屬于前視聲吶圖像目標檢測領域，該方法對目標進行標記的同時也標記出目標的陰影；現有前視聲吶目標檢測標記方法只將目標進行標記，而對于前視聲吶圖像，目標的陰影包含了目標的形狀特征，標記過程同時標記出目標的陰影，能夠為檢測器提供更豐富的信息。針對這種新提出的標記框，需要分目標和陰影兩部分進行評價，目標檢測框使用已有的交并比IOU評價；對于陰影檢測框，陰影和目標之間可能出現多種位置關系，本發明提出了一種改進的陰影關鍵點相似度OKS_S來評價陰影檢測框的回歸精度。

技術領域

本發明涉及一種標記前視聲吶圖像目標的方法，尤其涉及一種同時標記陰影的前視聲吶目標檢測標記方法，能夠標記目標的同時標記目標的陰影，屬于前視聲吶目標檢測領域。

背景技術

近年來，基于深度學習的目標檢測方法，在光學圖像中獲得了巨大的成功，在前視聲吶圖像領域，由于聲吶圖像的珍貴等特性，對前視聲吶圖像目標檢測的進展不如光學圖像，大部分方法是直接將光學圖像中常用的深度學習檢測模型直接應用到聲吶圖像上，而沒有結合前視聲吶的特性。該問題的主要原因是前視聲吶目標的標記方法直接沿用了光學圖像的標記方法，即使用一個矩形框標記目標的邊界。

現有目標檢測評價方法中，使用交并比(Intersection over Union，IOU)來評價一個檢測器輸出的目標邊界框與真值標簽邊界框之間的重疊程度，該值越大，說明重疊程度越高，該值的計算方法是，真值與檢測輸出檢測框之間的交集面積除以它們之間的并集面積。

交并比用于評價檢測框的準確度，“關鍵點相似度(Object KeypointSimilarity,OKS)”則用于評價關鍵點檢測的準確度，關鍵點是一個目標中的顯著特征點，如人臉目標中的眼睛、鼻子和嘴等。關鍵點相似度衡量檢測器輸出關鍵點與真值標簽關鍵點坐標之間的差異，該值的計算方法如下：

其中m為關鍵點數目，s為目標的尺度，k為每個關鍵點的固定常數，s和k用來保證不同大小目標、不同關鍵點的評價尺度相同。通過實驗的方法確定k。在驗證集中人工對圖片進行多次標記，然后統計人工的標記的d_i/s_i的標準差σ_i，取k＝2σ_i，由于人工標記服從正態分布，根據3σ原則，另d_i/s_i分別等于1σ,2σ,3σ，帶入OKS計算公式中，得到0.88，0.61，0.32，當計算得到一個檢測器的OKS時，可以直觀的了解檢測器精度與人工標記的區別，如一個檢測框的OKS為0.80，那么可以看出較接近人工1σ下的0.88，說明檢測器精度較接近人類水平。

針對前視聲吶圖像，人類有時不能簡單地通過目標表面反射的亮邊緣判斷目標的類別，而如果該目標的成像結果如果包含陰影，陰影區域往往包含了目標形狀等信息，可以通過陰影的特點分辨目標，所以目標的陰影也可以作為目標的特征加入到前視聲吶目標標簽中。

由于目標的遮擋，前視聲吶目標后方區域內沒有測得返回聲波或者返回波較弱，則在圖像上呈現陰影，目標和陰影關系主要有以下幾種：

1.目標可能懸浮于水中，目標周圍的返回波較弱，目標陰影不明顯，只能看到目標的輪廓，無法區分陰影輪廓，另外可能由于目標在水底，高度較小等原因，也可能無法呈現陰影；

2.目標可能在與水底接觸，處于水底地面上，能區分目標和目標的陰影，可以區分陰影的輪廓，陰影的出現的位置可能在目標邊緣結束之前；

3.目標可能懸浮于水中，距離水底有一定距離，能區分目標和目標的陰影，陰影出現的位置可能在目標亮邊緣之后，即目標和陰影分離。

發明內容

本發明的目的是為了實現前視聲吶目標檢測的標簽能夠在標記目標的同時，標記其陰影而提供一種同時標記陰影的前視聲吶目標檢測標記方法。