[發明專利]一種水上圖像數據集擴展方法

有效

• 申請號: 202011179545.5
• 申請日: 2020-10-29
• 公開（公告）號: CN112257627B
• 公開（公告）日: 2022-10-25
• 發明（設計）人: 張衛東;任相璇;楊子恒;胡智煥;何星
• 申請（專利權）人: 上海交通大學;上海交通大學煙臺信息技術研究院
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06V10/764;G06V10/82;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 丁云

1.一種水上圖像數據集擴展方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：

S1、獲取已有水上圖像數據集，作為第一數據子集；

S2、對已有水上圖像數據集中的圖像數據進行擴充處理得到第二數據子集；

S3、構建并訓練生成式對抗網絡，采用生成式對抗網絡生成水上仿真圖像數據得到第三數據子集；

S4、將第一數據子集、第二數據子集和第三數據子集進行標準化處理后組合成水上圖像數據擴展數據集；

步驟S2中擴充處理的方式包括將圖像數據處理為不同天氣下的圖像、將圖像數據處理為不同拍攝鏡頭影響因素下的圖像；

所述的生成式對抗網絡包括：

第一生成式對抗網絡：用于根據隨機輸入噪聲自動生成水上仿真圖像數據；

第二生成式對抗網絡：用于根據水上拼接圖像數據自動生成水上仿真圖像數據，所述的水上拼接圖像數據由已有水上圖像數據和水面障礙物圖片拼接得到的；

所述的第一生成式對抗網絡和第二生成式對抗網絡網絡結構相同，均包括：

生成網絡模型，生成網絡模型包括依次級聯的輸入層、卷積層、激活層和反卷積層，生成網絡模型用于根據輸入的圖像數據生成水上仿真圖像數據；

判別網絡模型，判別網絡模型包括依次級聯的卷積層、激活層和全連接層，判別網絡模型用于判別生成網絡模型生成的水上仿真圖像數據與輸入的圖像數據的真假；

訓練生成式對抗網絡時：將已有的水上圖像數據作為第一生成式對抗網絡的輸入，將已有水上圖像數據和水面障礙物圖片拼接得到的水上拼接圖像數據作為第二生成式對抗網絡的輸入，分別對第一生成式對抗網絡和第二生成式對抗網絡進行訓練；

采用生成式對抗網絡生成水上仿真圖像數據時：將隨機輸入噪聲作為第一生成式對抗網絡的輸入，將已有水上圖像數據和水面障礙物圖片拼接得到的水上拼接圖像數據作為第二生成式對抗網絡的輸入，利用兩個生成式對抗網絡分別得到水上仿真圖像數據；

該方法還包括水上圖像數據擴展數據集的更新，具體方法為：將水上圖像數據擴展數據集用于水上設備應用模型的訓練，采集水上圖像實時數據，將水上圖像實時數據輸入至應用模型，根據應用模型的輸出誤差判定是否需要更新訓練該應用模型的水上圖像數據擴展數據集，若需要，則定期將采集到的水上圖像實時數據添加至水上圖像數據擴展數據集中完成更新，其中，將水上圖像實時數據添加至水上圖像數據擴展數據集時對水上圖像實時數據進行分類，并添加至水上圖像數據擴展數據集的對應類別中。

2.根據權利要求1所述的一種水上圖像數據集擴展方法，其特征在于，所述的不同天氣包括大霧、陰天、大雨。

3.根據權利要求1所述的一種水上圖像數據集擴展方法，其特征在于，所述的不同拍攝鏡頭影響因素包括不同鏡頭裂縫、鏡頭污染。

4.根據權利要求1所述的一種水上圖像數據集擴展方法，其特征在于，水上拼接圖像數據的獲取方式為：首先，將水面障礙物圖片進行前景、后景分離并刪除背景，然后將得到的圖片與已有水上圖像數據進行重合拼接獲得水上拼接圖像數據。