数据集采集方法和装置、存储介质和电子设备制造方法及图纸

本公开涉及一种数据集采集方法和装置、存储介质和电子设备，属于深度学习领域，能够将广角镜头采集到的图像数据集直接应用到目标检测相关算法中。该数据集采集方法，该方法包括：接收物体位于广角镜头的第i个子视角范围内时的图像，其中所述广角镜头的整个视角范围被划分成了N个子视角范围，1≤i≤N；以及基于所述广角镜头的畸变特点，利用所接收的第i个子视角范围内的图像来扩充所述物体在所述广角镜头的其余子视角范围内的图像。

Data Collection Method and Device, Storage Media and Electronic Equipment

The present disclosure relates to a data collection method and device, a storage medium and an electronic device, belonging to the field of deep learning, and can directly apply image data collected by wide-angle lens to relevant algorithms of target detection. The data acquisition method includes: receiving the image when the object is in the range of the first sub-perspective of the wide-angle lens, the whole view range of the wide-angle lens is divided into N sub-perspective ranges, 1 < I < N; and expanding the wide-angle of the object by using the image in the range of the second sub-perspective of the received wide-angle lens based on the distortion characteristics of the wide-angle lens. Images in the rest of the sub-view range of the lens.

【技术实现步骤摘要】
数据集采集方法和装置、存储介质和电子设备
本公开涉及深度学习领域，具体地，涉及一种数据集采集方法和装置、存储介质和电子设备。
技术介绍
广角镜头的视角大、焦距短，导致其采集到的图像中的物体会发生畸变，进而导致同一物体的本身特征无法被各种图像处理算法直接利用。目前处理这种畸变的主流方法是先将畸变的图像进行畸变校正。然而，目前广角镜头的畸变校正算法的校正效果并不好，而且校正后的图像仅适用于人眼观察，还无法将校正后的图片应用到目标检测相关算法中。
技术实现思路
本公开的目的是提供一种数据集采集方法和装置、存储介质和电子设备，能够将广角镜头采集到的图像数据集直接应用到目标检测相关算法中。根据本公开的第一实施例，提供一种数据集采集方法，该方法包括：接收物体位于广角镜头的第i个子视角范围内时的图像，其中所述广角镜头的整个视角范围被划分成了N个子视角范围，1≤i≤N；以及基于所述广角镜头的畸变特点，利用所接收的第i个子视角范围内的图像来扩充所述物体在所述广角镜头的其余子视角范围内的图像。可选地，所述接收物体位于广角镜头的第i个子视角范围内时的图像，包括：接收所述物体在所述第i个子视角范围内的至少一个固定位置上每原地旋转预设角度时的图像，以得到所述物体的360度特征信息。可选地，所述物体在所述第i个子视角范围内的至少一个固定位置上的原地旋转的次数M为：M＝360°/所述预设角度。可选地，所述基于所述广角镜头的畸变特点，利用所接收的第i个子视角范围内的图像来扩充所述物体在所述广角镜头的其余子视角范围内的图像，包括：利用所述广角镜头的桶形畸变特点，将所接收的第i个子视角范围内的图像以所述广角镜头的整个视角范围的中心为中心点进行旋转，来扩充所述物体在所述广角镜头的其余子视角范围内的图像。可选地，所接收的第i个子视角范围内的图像以所述广角镜头的整个视角范围的中心为中心点进行旋转的旋转角度r为：r＝360°/N。根据本公开的第二实施例，提供一种数据集采集装置，该装置包括：接收模块，用于接收物体位于广角镜头的第i个子视角范围内时的图像，其中所述广角镜头的整个视角范围被划分成了N个子视角范围，1≤i≤N；以及扩充模块，用于基于所述广角镜头的畸变特点，利用所述接收模块接收到的第i个子视角范围内的图像来扩充所述物体在所述广角镜头的其余子视角范围内的图像。可选地，所述接收模块包括接收子模块，用于接收所述物体在所述第i个子视角范围内的至少一个固定位置上每原地旋转预设角度时的图像，以得到所述物体的360度特征信息。可选地，所述物体在所述第i个子视角范围内的至少一个固定位置上的原地旋转的次数M为：M＝360°/所述预设角度。可选地，所述扩充模块包括扩充子模块，用于利用所述广角镜头的桶形畸变特点，将所述接收模块所接收的第i个子视角范围内的图像以所述广角镜头的整个视角范围的中心为中心点进行旋转，来扩充所述物体在所述广角镜头的其余子视角范围内的图像。可选地，所述接收模块所接收的第i个子视角范围内的图像以所述广角镜头的整个视角范围的中心为中心点进行旋转的旋转角度r为：r＝360°/N。根据本公开的第三实施例，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现根据本公开第一实施例所述方法的步骤。根据本公开的第四实施例，提供一种电子设备，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现根据本公开第一实施例所述方法的步骤。通过上述技术方案，由于只接收物体位于广角镜头的第i个子视角范围内时的图像，并然后基于广角镜头的畸变特点，利用所接收的第i个子视角范围内的图像来扩充物体在广角镜头的其余子视角范围内的图像，因此可以大大降低人工拍摄的工作量，有效地扩充由广角镜头拍摄的图像数据并减小数据集冗余，使得扩充后的图像数据集能够有效地被应用于深度学习目标检测识别分类相关的模型训练中以及图像处理算法中。本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。附图说明附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：图1示出了根据本公开一种实施例的数据集采集方法的流程图。图2示出了一种示例性的棋盘格。图3示例性地示出将图2所示的棋盘格划分成了4个子棋盘格。图4示意性地示出了数据集扩充过程。图5示出了将物体原地旋转所拍摄的图像。图6示出了将图5中的图像以广角镜头的整个视角范围的中心为中心点进行旋转得到的图像。图7示出根据本公开一种实施例的数据集采集装置的示意框图。图8是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。具体实施方式以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。本申请的专利技术人对广角镜头整个视角范围内的像素点坐标进行了分析，发现同一个物体在广角镜头视角范围内的不同位置处的特征也会不同，广角镜头的畸变是有特点的，也即广角镜头的畸变主要是桶形畸变，畸变的弯曲虽然没有固定的规律，但是畸变的分布规律却是固定的。因此，如果在利用广角镜头采集图像数据集时，只在一部分视角范围内对目标进行拍摄并采集特征，然后利用广角镜头的畸变特点，利用采集到的图像对图像数据集进行扩充，那么就不需要在整个视角范围内都对目标进行拍摄采集，既可以降低人工采集的工作量，又能够有效地扩充广角镜头采集的图像数据集，而且扩充后的图像数据集还能够被应用于深度学习目标检测识别分类相关的模型训练中以及图像处理算法中。图1示出了根据本公开一种实施例的数据集采集方法的流程图，该方法可以被应用于根据本公开的数据集采集装置，以利用广角镜头来采集图像数据集。如图1所示，该数据集采集方法包括以下步骤S11和S12。在步骤S11中，接收物体位于广角镜头的第i个子视角范围内时的图像，其中所述广角镜头的整个视角范围被划分成了N个子视角范围，1≤i≤N。例如，在利用广角镜头获取图像数据集时，人工可以首先根据所选取的广角镜头以及该广角镜头的畸变程度，制作对应的棋盘格，其中图2示出了一种示例性的棋盘格。然后，在广角镜头的整个视角范围内，人工对制作好的棋盘格进行区域划分，也即将制作好的棋盘格划分成N个区域，其中，图3示例性地示出将图2所示的棋盘格划分成了4个子棋盘格。然后，人工将广角镜头中心对准棋盘格正中心，使得广角镜头的整个视角范围刚好可以覆盖整个棋盘格，这样，广角镜头的整个视角范围也就相应地被划分成了N个子视角范围。然后，人工取棋盘格的第i个子棋盘格也即广角镜头的第i个子视角范围作为采集目标物体图像的区域。然后，人工在第i个子棋盘格中的对应位置(其中，可以在部分位置上，也可以在所有位置上)上摆放目标物体并用广角镜头进行拍摄，即可得到目标物体在广角镜头的第i个子视角范围内的图像。这样，根据本公开的数据集采集装置就能够接收到由广角镜头拍摄的图像。在步骤S12中，基于所述广角镜头的畸变特点，利用所接收的第i个子视角范围内的图像来扩充所述物体在所述广角镜头的其余子视角范围内的图像。通过人工采集到的图像数据集已经将物体的自身特征采集完整，但是一个好的深度学习图像数据集还需要目标物体的位置信息特征，因此，就需本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据集采集方法，其特征在于，该方法包括：接收物体位于广角镜头的第i个子视角范围内时的图像，其中所述广角镜头的整个视角范围被划分成了N个子视角范围，1≤i≤N；以及基于所述广角镜头的畸变特点，利用所接收的第i个子视角范围内的图像来扩充所述物体在所述广角镜头的其余子视角范围内的图像。

【技术特征摘要】
1.一种数据集采集方法，其特征在于，该方法包括：接收物体位于广角镜头的第i个子视角范围内时的图像，其中所述广角镜头的整个视角范围被划分成了N个子视角范围，1≤i≤N；以及基于所述广角镜头的畸变特点，利用所接收的第i个子视角范围内的图像来扩充所述物体在所述广角镜头的其余子视角范围内的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收物体位于广角镜头的第i个子视角范围内时的图像，包括：接收所述物体在所述第i个子视角范围内的至少一个固定位置上每原地旋转预设角度时的图像，以得到所述物体的360度特征信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述物体在所述第i个子视角范围内的至少一个固定位置上的原地旋转的次数M为：M＝360°/所述预设角度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述广角镜头的畸变特点，利用所接收的第i个子视角范围内的图像来扩充所述物体在所述广角镜头的其余子视角范围内的图像，包括：利用所述广角镜头的桶形畸变特点，将所接收的第i个子视角范围内的图像以所述广角镜头的整个视角范围的中心为中心点进行旋转，来扩充所述物体在所述广角镜头的其余子视角范围内的图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所接收的第i个子视角范围内的图像以所述广角镜头的整个视角范围的中心为中心点进行旋转的旋转角度r为：r＝360°/N。6.一种数据集采集装置，其特征在于，该装置包括：接收模块，用于接收物体位于广角镜头的第i个子视角范围内时的图像，...

【专利技术属性】
技术研发人员：廉士国，南一冰，王文琦，
申请(专利权)人：达闼科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11