[發(fā)明專利]辨識系統(tǒng)及其圖資擴增與訓練方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011308244.8
• 申請日: 2020-11-19
• 公開（公告）號: CN114463593A
• 公開（公告）日: 2022-05-10
• 發(fā)明（設計）人: 鄭莛薰;趙玉如;林信成;張志嘉;林郁欣;周森益
• 申請（專利權）人: 財團法人工業(yè)技術研究院
• 主分類號: G06V10/774
• 分類號: G06V10/774;G06V10/26;G06K9/62
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 李芳華

1.一種辨識系統(tǒng)的圖資擴增與訓練方法，其特征在于所述圖資擴增與訓練方法包括：

獲得多個圖資畫面，各圖資畫面包括物件圖像；

獲得多個環(huán)境圖像；

自各圖資畫面分割出所述物件圖像；

設定多個圖資參數(shù)；

基于所述物件圖像與所述環(huán)境圖像，依據(jù)所述多個圖資參數(shù)，進行所述多個圖資畫面的擴增，以增加所述多個圖資畫面的數(shù)量；以及

以所述多個圖資畫面，訓練辨識模型。

2.根據(jù)權利要求1所述的辨識系統(tǒng)的圖資擴增與訓練方法，獲得所述多個圖資畫面的步驟中，所述多個圖資畫面依據(jù)不同姿態(tài)及/或不同角度進行拍攝。

3.根據(jù)權利要求1所述的辨識系統(tǒng)的圖資擴增與訓練方法，其中所述環(huán)境圖像為虛擬環(huán)境。

4.根據(jù)權利要求1所述的辨識系統(tǒng)的圖資擴增與訓練方法，其中所述多個圖資參數(shù)為物件旋轉角度、物件位置、物件倍率、物件疊合比例、物件大小關系、環(huán)境背景色彩、取材圖像、應用場域或物件移出圖框程度。

5.根據(jù)權利要求1所述的辨識系統(tǒng)的圖資擴增與訓練方法，其中在進行所述多個圖資畫面的擴增的步驟中，還自動進行所述多個物件圖像的標注。

6.根據(jù)權利要求1所述的辨識系統(tǒng)的圖資擴增與訓練方法，還包括：

對所述多個圖資畫面進行分布調整。

7.根據(jù)權利要求6所述的辨識系統(tǒng)的圖資擴增與訓練方法，其中對所述多個圖資畫面進行分布調整的步驟包括：

判斷所述多個圖資畫面的多個類型是否平衡；

若所述多個圖資畫面的所述多個類型不平衡，則對所述多個類型的部分進行所述多個圖資畫面的擴增；

判斷各類型的數(shù)量是否達到預定門坎值；以及

若所述多個類型的其中之一的數(shù)量低于所述預定門坎值，則對低于所述預定門坎值的類型進行所述多個圖資畫面的擴增。

8.根據(jù)權利要求6所述的辨識系統(tǒng)的圖資擴增與訓練方法，還包括：

依據(jù)所述辨識模型的訓練產(chǎn)出數(shù)據(jù)，判斷所述辨識模型是否完成訓練；

若所述辨識模型完成訓練，則判斷所述辨識模型是否準確；以及

若所述辨識模型不準確，則再次執(zhí)行對所述多個圖資畫面進行分布調整的步驟。

9.根據(jù)權利要求8所述的辨識系統(tǒng)的圖資擴增與訓練方法，其中判斷所述辨識模型是否完成訓練的步驟包括：

判斷目標檢測平均精度是否大于預定百分比；

若所述目標檢測平均精度不大于所述預定百分比，則所述辨識模型未完成訓練；

判斷目標損失函數(shù)值是否小于預定損失值；以及

若所述目標損失函數(shù)值不小于所述預定損失值，則所述辨識模型未完成訓練。

10.根據(jù)權利要求9所述的辨識系統(tǒng)的圖資擴增與訓練方法，其中判斷所述辨識模型是否完成訓練的步驟還包括：

判斷所述目標損失函數(shù)值的變化是否小于預定倍數(shù)；以及

若所述目標損失函數(shù)值的所述變化不小于所述預定倍數(shù)，則所述辨識模型未完成訓練。

11.一種辨識系統(tǒng)，其特征在于所述辨識系統(tǒng)包括：

影像處理裝置，包括：

影像擷取單元，用以獲得多個圖資畫面，并獲得多個環(huán)境圖像，各圖資畫面包括物件圖像；

分割單元，用以自各圖資畫面分割出所述物件圖像；及

參數(shù)設定單元，用以設定多個圖資參數(shù)；以及

模型建立裝置，包括：

圖資擴增單元，用以基于所述物件圖像與所述環(huán)境圖像，依據(jù)所述多個圖資參數(shù)，進行所述多個圖資畫面的擴增，以增加所述多個圖資畫面的數(shù)量；及

訓練單元，用以依據(jù)所述多個圖資畫面，訓練辨識模型。

12.根據(jù)權利要求11所述的辨識系統(tǒng)，其中所述影像擷取單元依據(jù)不同姿態(tài)及/或不同角度進行拍攝，以獲得所述多個圖資畫面。