基于泊松融合的烟雾数据增强方法、增强设备和存储介质技术

本发明专利技术的实施例提供了一种基于泊松融合的烟雾数据增强方法、增强设备和存储介质，基于泊松融合的烟雾数据增强方法包括：获取图像数据集；获取待增强图片；判断待增强图片中的目标烟囱是否为无烟状态，生成第一烟雾判断结果；若第一烟雾判断结果为是，根据图像数据集，确定烟雾图像数据；通过泊松融合方法，将烟雾图像数据与待增强图片进行泊松融合，生成增强图片。本发明专利技术提供的基于泊松融合的烟雾数据增强方法的实施例，对不同烟雾图像与目标烟囱进行图像的泊松融合，可以提高增强图片的多样性，提升深度学习模型的泛化能力。

【技术实现步骤摘要】
基于泊松融合的烟雾数据增强方法、增强设备和存储介质
本专利技术涉及数据增强应用
，具体而言，涉及一种基于泊松融合的烟雾数据增强方法、一种烟雾数据增强设备和一种可读存储介质。
技术介绍
随着政府对环境管控的力度越来越大，对实现一个良好的空气环境越来越重视，希望通过深度学习方法来更好的发现违规排放等造成污染的行为。为了能够增加深度学习所需的样本量，并提高深度学习的效果，需要通过对数据进行增强，以增加数据的多样性。现有技术中，数据增强的方法主要是使用几何变换方法进行增强或使用颜色变换方法实现增强，但无论几何变换方法还是颜色变换方法，数据增强的效果都不理想，无法满足深度学习对学习样本的需求。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。有鉴于此，本专利技术实施例的第一方面提供了一种基于泊松融合的烟雾数据增强方法。本专利技术实施例的第二方面提供了一种烟雾数据增强设备。本专利技术实施例的第三方面提供了一种可读存储介质。为了实现上述目的，本专利技术第一方面的实施例提供了一种基于泊松融合的烟雾数据增强方法，包括：获取图像数据集；获取待增强图片；判断待增强图片中的目标烟囱是否为无烟状态，生成第一烟雾判断结果；若第一烟雾判断结果为是，根据图像数据集，确定烟雾图像数据；通过泊松融合方法，将烟雾图像数据与待增强图片进行泊松融合，生成增强图片。根据本专利技术第一方面的实施例提供的基于泊松融合的烟雾数据增强方法，首先获取图像数据集，并获取待增强图片。其中，图像数据集为保存有大量烟囱图像数据和烟雾图像数据的图像数据集，待增强图片为当前拍摄到的烟囱及烟雾的照片。该照片可以作为烟雾排放图像的深度学习模型的学习样本。待增强图片中可以有目标烟囱，以及烟雾的图像。目标烟囱为待增强图片中的烟囱。通过判断目标烟囱上方是否有烟雾，可以判断该目标烟囱是否为无烟状态。可以理解，当目标烟囱上方没有烟雾图像或烟雾与烟囱距离较远，则该目标烟囱为无烟状态。若该目标烟囱为无烟状态，那么需要为该目标烟囱添加烟雾图像，以使待增强图片可以成为深度学习样本。图像数据集中保存有大量烟囱图像数据和烟雾图像数据，可以从图像数据集中选取烟雾图像数据，与待增强图片进行融合，为目标烟囱上方增加烟雾，生成增强图片。在与待增强图片进行融合时，采用泊松融合的方法，进行图片的融合，可以实现目标烟囱与烟雾图像的无缝融合效果。进一步地，由于图像数据集中存有大量形态的烟雾图像，对不同烟雾图像与目标烟囱进行图像的泊松融合，可以提高增强图片的多样性，提升深度学习模型的泛化能力，实现深度学习样本的均衡。另外，本专利技术提供的上述方案中的基于泊松融合的烟雾数据增强方法还可以具有如下附加技术特征：上述技术方案中，判断待增强图片中的目标烟囱是否为无烟状态，生成第一烟雾判断结果，具体包括：获取待增强图片对应的图像标签文件；通过图像标签文件，确定待增强图片中的图片烟囱数据及图片烟雾数据；根据图片烟囱数据及图片烟雾数据，判断待增强图片中的目标烟囱是否为无烟状态，生成第一烟雾判断结果。在该技术方案中，为了判断目标烟囱的状态是否为无烟状态，首先获取待增强图片对应的图像标签文件。图像标签文件为记录待增强图片的数据文件，通常为扩展标记语言文件。图像标签文件记录了待增强图片中烟囱的数量信息和各烟囱的位置信息，以及待增强图片中烟雾的数量信息。其中，图片烟囱数量为待增强图片中烟囱的数量，图片烟雾数据为待增强图片中烟雾的数量。可以理解，当图片烟雾数据小于图片烟囱数量，则增强图片中的必然有目标烟囱为无烟状态，需要对无烟的目标烟囱进行补烟。上述技术方案中，若第一烟雾判断结果为是，根据图像数据集，确定烟雾图像数据，具体包括：对图像数据集进行随机抽取，确定烟雾图像数据。在该技术方案中，图像数据集中包括大量烟雾图像数据，对图像数据集中的烟雾图像数据进行随机抽取，以获取到一幅烟雾图像数据，用于与待增强图片进行泊松融合。由于烟囱图像数据从图像数据集中随机抽取出来，可以保证融合后的增强图片的多样性，实现样本的均衡。上述技术方案中，根据图片烟囱数据及图片烟雾数据，判断待增强图片中的目标烟囱是否为无烟状态，确定第一烟雾判断结果，具体包括：获取图片烟雾数据的烟雾最高位置和图片烟囱数据的烟囱最低位置；根据烟囱最低位置、烟雾最高位置，以及最大允许距离，确定第一烟雾判断结果。在该技术方案中，当已获取到待增强图片对应的图像标签文件后，可以通过图像标签文件获取图片烟雾数据的烟雾最高位置和图片烟囱数据的烟囱最低位置，其中烟雾最高位置为烟雾的最上端的位置坐标，烟囱最低位置为待增强图片中烟囱的底部位置的坐标。最大允许距离为烟雾的最上端与烟囱的底部之间距离的最大允许值。当图片在拍摄时风很小，烟雾不会受到风的影响，基本都是处于烟囱的正上方，因此如果判断烟雾最高位置和烟囱最低位置之间的距离小于最大允许距离，则说明烟雾与烟囱之间的距离较近，该烟雾属于该烟囱，第一烟雾判断结果为否。上述技术方案中，根据图片烟囱数据及图片烟雾数据，判断待增强图片中的目标烟囱是否为无烟状态，确定第一烟雾判断结果，还包括：获取图片烟囱数据的烟囱最左位置和烟囱最右位置；获取图片烟雾数据的烟雾最右位置；根据烟囱最左位置和烟囱最右位置，以及烟雾最右位置，确定第一烟雾判断结果。在该技术方案中，烟囱最左位置和烟囱最右位置为待增强图片中烟囱的最左侧位置坐标和最右侧位置坐标，烟雾最右位置为待增加图片中烟雾的最右侧位置坐标。可以理解，当图片在拍摄的时候风较大，烟雾的漂浮方向必然会受到风的影响，并不处于烟囱正上方。可能飘在烟囱的某一侧。因此判断当烟雾最右位置处于烟囱最左位置和烟囱最右位置之间位置时，该烟雾属于该烟囱，第一烟雾判断结果为否。上述技术方案中根据图片烟囱数据及图片烟雾数据，判断待增强图片中的目标烟囱是否为无烟状态，确定第一烟雾判断结果，还包括：获取图片烟囱数据的烟囱最左位置和烟囱最右位置；获取图片烟雾数据的烟雾最左位置；根据烟囱最左位置和烟囱最右位置，以及烟雾最左位置，确定第一烟雾判断结果。在该技术方案中，烟囱最左位置和烟囱最右位置为待增强图片中烟囱的最左侧位置坐标和最右侧位置坐标，烟雾最左位置为待增加图片中烟雾的最右侧位置坐标。可以理解，当图片在拍摄的时候风较大，烟雾的漂浮方向必然会受到风的影响，并不处于烟囱正上方。可能飘在烟囱的某一侧。因此判断当烟雾最左位置处于烟囱最左位置和烟囱最右位置之间位置时，该烟雾属于该烟囱，第一烟雾判断结果为否。上述技术方案中，判断待增强图片中的目标烟囱是否为无烟状态，生成第一烟雾判断结果之前，还包括：根据图片烟囱数据，判断待增强图片中的目标烟囱的数量是否小于第一烟囱数量，生成烟囱数量判断结果；若烟囱数量判断结果为是，则对图像数据集进行随机抽取，确定烟囱图像数据；将烟囱图像数据与待增强图片进行融合，对待增强图片增加目标烟囱。在该技术方案中，第一烟囱数量为针对待增强图片中的目标烟囱的数量设置了下限值，以增加待增强图片中目标烟囱的数量。这里需要本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于泊松融合的烟雾数据增强方法，其特征在于，包括：/n获取图像数据集；/n获取待增强图片；/n判断所述待增强图片中的目标烟囱是否为无烟状态，生成第一烟雾判断结果；/n若所述第一烟雾判断结果为是，根据所述图像数据集，确定烟雾图像数据；/n通过泊松融合方法，将所述烟雾图像数据与所述待增强图片进行泊松融合，生成增强图片。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于泊松融合的烟雾数据增强方法，其特征在于，包括：
获取图像数据集；
获取待增强图片；
判断所述待增强图片中的目标烟囱是否为无烟状态，生成第一烟雾判断结果；
若所述第一烟雾判断结果为是，根据所述图像数据集，确定烟雾图像数据；
通过泊松融合方法，将所述烟雾图像数据与所述待增强图片进行泊松融合，生成增强图片。


2.根据权利要求1所述的基于泊松融合的烟雾数据增强方法，其特征在于，所述判断所述待增强图片中的目标烟囱是否为无烟状态，生成第一烟雾判断结果，具体包括：
获取所述待增强图片对应的图像标签文件；
通过所述图像标签文件，确定所述待增强图片中的图片烟囱数据及图片烟雾数据；
根据所述图片烟囱数据及所述图片烟雾数据，判断所述待增强图片中的所述目标烟囱是否为所述无烟状态，确定所述第一烟雾判断结果。


3.根据权利要求2所述的基于泊松融合的烟雾数据增强方法，其特征在于，所述若所述第一烟雾判断结果为是，根据所述图像数据集，确定烟雾图像数据，具体包括：
对所述图像数据集进行随机抽取，确定所述烟雾图像数据。


4.根据权利要求2所述的基于泊松融合的烟雾数据增强方法，其特征在于，所述根据所述图片烟囱数据及所述图片烟雾数据，判断所述待增强图片中的所述目标烟囱是否为所述无烟状态，确定所述第一烟雾判断结果，具体包括：
获取所述图片烟雾数据的烟雾最高位置和所述图片烟囱数据的烟囱最低位置，以及最大允许距离；
根据所述烟囱最低位置、所述烟雾最高位置，以及所述最大允许距离，确定第一烟雾判断结果。


5.根据权利要求2所述的基于泊松融合的烟雾数据增强方法，其特征在于，所述根据所述图片烟囱数据及所述图片烟雾数据，判断所述待增强图片中的所述目标烟囱是否为所述无烟状态，确定所述第一烟雾判断结果，还包括：
获取所述图片烟囱数据的烟囱最左位置和烟囱最右位置；
获取所述图片烟雾数据的烟雾最右位置；
根据所述烟囱最左位置和所述烟囱最右位置，以及所述烟雾最右位置，确定第一烟雾判断结果。


6.根据权利要求2所述的基于泊松融合的烟雾数据增强方法，其特征在于，所述根据所述图片烟囱数据及所述图片烟雾数据，判断所述待增强图片中的所述目标烟囱是否为无烟状态，确定所述第一烟雾判断结果，还包括：
获取所述图片烟囱数据的烟囱最左位置和烟囱最右位置；
获取所述图片烟雾数据的烟雾最左位置；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：申燚，欧阳一村，邢军华，许文龙，
申请(专利权)人：深圳中兴网信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44