基于地面处理的可达空间数据增强方法及模型训练方法技术

本申请实施例公开了一种基于地面处理的可达空间数据增强方法及模型训练方法，该方法包括：获取第一数据集，第一数据集中包括多张分别标注有可达空间的第一图像；基于第一数据集中第一图像的数量，获取包括多张第二图像的第二数据集，每张第二图像分别标注有可达空间；从第一数据集中选取第一目标图像，从第二数据集中选取第二目标图像；基于第二目标图像中标注的可达空间对应的地面数据对第一目标图像中标注的可达空间对应的地面数据进行处理，得到目标图像。采用本申请的上述方法，利用少量异形数据来标注大量普通的数据，降低了获取大量标注图像的成本，从而使得训练模型的样本的类型增多。本的类型增多。本的类型增多。

【技术实现步骤摘要】
基于地面处理的可达空间数据增强方法及模型训练方法


[0001]本申请实施例涉及图像处理领域，更具体地，涉及一种基于地面处理的可达空间数据增强方法及模型训练方法。

技术介绍

[0002]目前，利用机器学习训练模型时，有监督意义的训练数据是一种非常重要的资源。相关技术中，为获得精度较高的模型，通常会利用大量的样本数据对模型进行训练。其中，利用模型对可达空间检测的任务中，可达空间对应的地面的情况往往多变且复杂，如果对每一种地面都进行大量的人工标注以获得大量的模型训练的样本数据，将会大大提高模型训练的成本。因此，相关技术中，存在获取大量标注有可达空间的数据成本高的问题。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种基于地面处理的可达空间数据增强方法及模型训练方法以改善上述问题。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种基于地面处理的可达空间数据增强方法，该方法包括：获取第一数据集，其中，所述第一数据集中包括多张第一图像，每张第一图像分别标注有可达空间；基于所述第一数据集中所述第一图像的数量，获取包括多张第二图像的第二数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于地面处理的可达空间数据增强方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一数据集，其中，所述第一数据集中包括多张第一图像，每张第一图像分别标注有可达空间；基于所述第一数据集中所述第一图像的数量，获取包括多张第二图像的第二数据集，每张所述第二图像分别标注有可达空间，其中，所述第二图像中标注的可达空间对应的地面数据与所述第一图像中标注的可达空间对应的地面数据不同；从所述第一数据集中选取第一目标图像，以及从所述第二数据集中选取第二目标图像；基于所述第二目标图像中标注的可达空间对应的地面数据对所述第一目标图像中标注的可达空间对应的地面数据进行处理，得到目标图像。2.根据权利要求1所述的基于地面处理的可达空间数据增强方法，其特征在于，所述基于所述第二目标图像中标注的可达空间对应的地面数据对所述第一目标图像中标注的可达空间对应的地面数据进行处理，得到目标图像，包括：利用所述第二目标图像中标注的可达空间对应的地面数据替换所述第一目标图像中标注的可达空间对应的地面数据，得到目标图像。3.根据权利要求2所述的基于地面处理的可达空间数据增强方法，其特征在于，所述利用所述第二目标图像中标注的可达空间对应的地面数据替换所述第一目标图像中标注的可达空间对应的地面数据，得到目标图像，包括：若所述第一目标图像中标注的可达空间对应的第一区域大于所述第二目标图像中标注的可达空间对应的第二区域，获取所述第一区域与所述第二区域的重合区域；将所述第二目标图像中的重合区域的地面数据，作为第一替换区域的地面数据；从所述第二目标图像中的重合区域的地面数据中选取第二替换区域的地面数据，所述第二替换区域的大小与所述第一区域中除所述重合区域外的区域相同；将所述第一替换区域的地面数据与所述第二替换区域的地面数据拼接获得目标替换区域的地面数据；利用所述目标替换区域的地面数据替换所述第一目标图像中的第一区域的地面数据，得到目标图像。4.根据权利要求3所述的基于地面处理的可达空间数据增强方法，其特征在于，若所述第一目标图像中标注的可达空间对应的第一区域不大于所述第二目标图像中标注的可达空间对应的第二区域，所述利用所述第二目标图像中标注的可达空间对应的地面数据替换所述第一目标图像中标注的可达空间对应的地面数据，得到目标图像，包括：获取所述第一区域与所述第二区域的重合区域；将所述第二目标图像中的重合区域的地面数据，作为目...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈杜煜，
申请(专利权)人：广州小鹏自动驾驶科技有限公司，
类型：发明
国别省市：