[發明專利]訓練分割神經網絡的方法及裝置

在審

• 申請號: 202110477624.2
• 申請日: 2021-04-29
• 公開（公告）號: CN113139488A
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 于越;譚嘯;孫昊
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06N3/04
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 鄢功軍

1.一種訓練分割神經網絡的方法，包括：

獲取多個第一樣本圖像和所述第一樣本圖像的標簽，其中，所述第一樣本圖像采集自車輛內部的圖像采集裝置；

使用所述多個第一樣本圖像和所述第一樣本圖像的標簽作為訓練數據來訓練第一神經網絡；

利用經訓練的所述第一神經網絡分割多個第二樣本圖像，得到與所述多個第二樣本圖像中每個第二樣本圖像對應的分割結果和特征圖，其中，所述第二樣本圖像采集自車輛外部的圖像采集裝置；以及

根據第二樣本圖像、所述分割結果和所述特征圖，訓練第二神經網絡，得到經訓練的第二神經網絡，作為所述分割神經網絡。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，根據第二樣本圖像、所述分割結果和所述特征圖，訓練第二神經網絡，包括：

針對所述多個第二樣本圖像中的每個第二樣本圖像，利用第二神經網絡分割所述第二樣本圖像，得到與所述第二樣本圖像對應的分割結果和特征圖；

確定由所述第一神經網絡得到的分割結果與由所述第二神經網絡得到的分割結果之間的第一損失；

確定由所述第一神經網絡得到的特征圖與由所述第二神經網絡得到的特征圖之間的第二損失；以及

根據所述第一損失和所述第二損失，調整所述第二神經網絡的參數。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述第一神經網絡的參數數量大于所述第二神經網絡的參數數量。

4.根據權利要求1至3中任一項所述的方法，其中，所述第一神經網絡包括hrnet-w48網絡，所述第二神經網絡包括hrnet-w18網絡。

5.一種確定是否佩戴安全帶的方法，包括：

獲取原始圖像，其中，所述原始圖像采集自車輛外部的圖像采集裝置；

利用檢測神經網絡，確定所述原始圖像中的乘員區域；

利用經訓練的分割神經網絡對所述乘員區域進行分割，以得到安全帶區域；以及

根據所述安全帶區域的面積，確定乘員是否佩戴安全帶；

其中，所述分割神經網絡是利用根據權利要求1至4中任一項所述的方法訓練的。

6.根據權利要求5所述的方法，其中，所述利用檢測神經網絡，確定所述原始圖像中的乘員區域，包括：

將所述原始圖像輸入所述檢測神經網絡，以得到所述原始圖像中乘員區域的位置信息；以及

根據所述乘員區域的位置信息，提取所述原始圖像中的乘員區域。

7.根據權利要求5所述的方法，還包括：

針對所述乘員區域進行預處理，以增加所述乘員區域的對比度。

8.根據權利要求7所述的方法，其中，所述預處理包括直方圖均衡化處理。

9.根據權利要求5所述的方法，其中，根據所述安全帶區域的面積，確定乘員是否佩戴安全帶，包括：

在所述安全帶區域的面積大于預設面積閾值的情況下，確定所述乘員有佩戴安全帶；以及

在所述安全帶區域的面積小于或等于預設面積閾值的情況下，確定所述乘員沒有佩戴安全帶。

10.根據權利要求5至9中任一項所述的方法，其中，所述檢測神經網絡包括YOLOv3網絡。

11.一種訓練分割神經網絡的裝置，包括：

第一獲取模塊，用于獲取多個第一樣本圖像和所述第一樣本圖像的標簽，其中，所述第一樣本圖像采集自車輛內部的圖像采集裝置；

第一訓練模塊，用于使用所述多個第一樣本圖像和所述第一樣本圖像的標簽作為訓練數據來訓練第一神經網絡；

第一分割模塊，用于利用經訓練的所述第一神經網絡分割多個第二樣本圖像，得到與所述多個第二樣本圖像中每個第二樣本圖像對應的分割結果和特征圖，其中，所述第二樣本圖像采集自車輛外部的圖像采集裝置；以及

第二訓練模塊，用于根據第二樣本圖像、所述分割結果和所述特征圖，訓練第二神經網絡，得到經訓練的第二神經網絡，作為所述分割神經網絡。