[發明專利]訓練圖像集生成方法、裝置及設備

在審

• 申請號: 202210161005.7
• 申請日: 2022-02-22
• 公開（公告）號: CN114581728A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 鄧寶松;尚天賜;姚雯;朱效洲
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍軍事科學院國防科技創新研究院
• 主分類號: G06V10/774
• 分類號: G06V10/774;G06V20/40;G06V10/26;G06K9/62
• 代理公司: 北京奧文知識產權代理事務所(普通合伙) 11534
• 代理人: 張文

本發明公開了一種訓練圖像集生成方法、裝置及設備，該方法包括：獲取包含目標圖像的第一圖像集，通過圖形分割生成目標圖形集；對每個目標圖形進行標注；隨機選取多個目標圖形合成第一前景圖像，獲取包含有效背景圖像的背景圖像集，將第一前景圖像與一個有效背景圖像合成訓練樣本；或者，獲取包含遮擋物圖像的第二圖像集，通過圖形分割生成遮擋物圖形集，對每個遮擋物圖形進行標注，隨機選取多個目標圖形和遮擋物圖形合成第二前景圖像，將第二前景圖像與一個有效背景圖像合成訓練樣本；匯集多張訓練樣本形成訓練圖像集。本發明能夠減少圖像人工標注成本、存儲成本，降低訓練圖像集獲取難度，快速自動生成海量帶有標注好包圍框的訓練圖像樣本。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，更具體地涉及一種訓練圖像集生成方法、裝備及設備。

背景技術

目前，人工智能技術迅猛發展，基于機器視覺的物體識別技術和物體計數技術在各種場景中得到了廣泛應用，都需要通過有監督學習的方式獲得模型，模型所需標注圖片在10^4以上量級，標注工作量巨大，需要消耗大量人工。

在一些特殊場景下的物體計數模型獲取圖像困難，難以提供大量訓練圖像集，而有監督學習的模型質量往往和訓練樣本集的規模和訓練樣本的質量成正比，為了獲得較高的模型質量，往往需要大規模、高質量的訓練樣本，需要占用大量的存儲資源。

發明內容

為解決現有技術中存在的上述問題，本發明提供了一種訓練圖像集生成方法、裝置及設備。

本發明的技術方案如下：

第一方面，提供了一種訓練圖像集生成方法，所述方法包括：

獲取包含目標圖像的第一圖像集，所述目標圖像通過圖形分割生成目標圖形，獲取包含所述目標圖形的目標圖形集；

將所述目標圖形集中每個目標圖形進行標注，每個目標圖形生成對應的目標圖形信息；

隨機選取所述多個目標圖形信息獲取所述對應的多個目標圖形，將所述多個目標圖形通過第一圖形圖層參數生成方法生成第一圖層參數，并將所述生成第一圖層參數的多個目標圖形合成第一前景圖像，獲取包含有效背景圖像的背景圖像集，將所述第一前景圖像與所述背景圖像集中一個有效背景圖像組合生成訓練樣本，或將所述第一前景圖像與所述背景圖像集中一個有效背景圖像組合并添加一種天氣情況生成訓練樣本；

或者，獲取包含遮擋物圖像的第二圖像集，所述遮擋物圖像通過圖形分割生成遮擋物圖形，獲取包含所述遮擋物圖形的遮擋物圖形集，將所述遮擋物圖形集中每個遮擋物圖形進行標注，每個遮擋物圖形生成對應的遮擋物圖形信息，隨機選取所述多個目標圖形信息和遮擋物圖形信息獲取所述對應的多個目標圖形和遮擋物圖形，將所述多個目標圖形和遮擋物圖形通過第二圖形圖層參數生成方法生成第二圖層參數，并將所述生成第二圖層參數的多個目標圖形和遮擋物圖形合成第二前景圖像，獲取包含有效背景圖像的背景圖像集，將所述第二前景圖像與所述背景圖像集中一個有效背景圖像組合生成訓練樣本，或將所述第二前景圖像與所述背景圖像集中一個有效背景圖像組合并添加一種天氣情況生成訓練樣本；

匯集多張訓練樣本形成訓練圖像集。

優選地，在上述訓練圖像集生成方法中，所述圖形分割包括：

31)在所述待分割圖像上選取種子像素點進行人工標注；

32)將所述人工標注的種子像素點作為生長起始點，按照生長規則對所述待分割圖像上的像素點進行識別，若生長起始點鄰域中像素點符合生長規則，則劃分至生長起始點所在區域，若鄰域中像素點不符合生長規則，則不進行劃分；

33)重復上述步驟32)，直至對所述待分割圖像上的像素點識別完畢或將所述待分割圖像上所有符合生長規則的像素點全部劃分至所述生長起始點所在區域。