图像集的生成方法、装置、设备和计算机可读存储介质制造方法及图纸

本公开实施例提供一种图像集的生成方法、装置、设备和计算机可读存储介质。图像集用于训练针对禁区异常生物的检测模型，图像集包括多个样本图像；图像集的生成方法包括根据以下步骤生成每一样本图像：根据预先获取的第一图像集，获取至少一个目标图像，目标图像是从第一图像集中的第一图像上的分割出的异常生物的图像；将目标图像与背景图像进行合成，得到样本图像，其中，背景图像是对禁区进行拍摄得到的。到的。到的。

【技术实现步骤摘要】
图像集的生成方法、装置、设备和计算机可读存储介质


[0001]本公开涉及图像处理领域，具体涉及一种图像集的生成方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]出于对生命或财产安全的考虑，某些地区是严禁行人或动物出没的，以避免形成安全隐患，因此，针对禁止人员或动物出现的禁区内进行异常生物检测是十分有必要的。
[0003]相关技术中，通过基于深度学习网络的目标检测算法来检测禁区中是否出现异常生物。其中，深度学习网络通常需要大量的数据集来训练生成，而对于禁区来说，其拍摄到的图像中大多数是没有异常生物出现的，因此，即使上述目标检测算法具有较高的精度，但使用大量不存在异常目标(异常生物)的图像来训练深度学习网络，得到的训练后的深度学习网络的检测准确度无法满足检测要求。

技术实现思路

[0004]本公开实施例提供一种图像集的生成方法、装置、设备和计算机可读存储介质。
[0005]第一方面，本公开实施例提供一种图像集的生成方法，所述图像集用于训练针对禁区内异常生物的检测模型，所述图像集包括多个样本图像；所述方法包括根据以下步骤生成每一样本图像：
[0006]根据预先获取的第一图像集，获取至少一个目标图像，所述目标图像是从所述第一图像集中的第一图像上的分割出的所述异常生物的图像，所述第一图像集包括多个第一图像；
[0007]将所述目标图像与背景图像进行合成，得到所述样本图像，其中，所述背景图像是对所述禁区进行拍摄得到的。
[0008]在一些实施例中，根据预先获取的第一图像集，获取至少一个目标图像，包括：
[0009]对所述第一图像集中的每个第一图像，进行实例分割处理，得到与每个所述第一图像对应的目标图像集；所述目标图像集中包括至少一个所述目标图像。
[0010]在一些实施例中，所述对所述第一图像集中的每个第一图像，进行实例分割处理，得到与每个所述第一图像对应的目标图像集，包括：
[0011]将所述第一图像输入至Mask R
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CNN实例分割网络进行处理，得到所述目标图像集。
[0012]在一些实施例中，所述背景图像是使用目标设备对所述禁区进行拍摄得到的，
[0013]所述将所述目标图像与背景图像进行合成，得到所述样本图像，包括：
[0014]根据待粘贴位置的对应坐标、所述目标设备的设备参数、所述背景图像的图像尺寸和所述异常生物的预设尺寸，确定将所述目标图像合成至所述背景图像中的目标尺寸参数；所述待粘贴位置是所述目标图像与所述背景图像进行合成时在所述背景图像中所处的位置；
[0015]根据所述目标尺寸参数对所述目标图像进行尺寸调整，得到调整后的目标图像；
[0016]将所述调整后的目标图像与所述背景图像进行图像合成，得到所述样本图像。
[0017]在一些实施例中，确定所述目标尺寸参数之前，所述方法还包括：
[0018]对所述背景图像进行语义分割处理，确定所述背景图像中的多个图像区域；将所述多个图像区域中的其中一个，作为目标区域；
[0019]将所述目标区域中任一位置确定为所述待粘贴位置。
[0020]在一些实施例中，所述对所述背景图像进行语义分割处理，确定所述背景图像中的多个图像区域，包括：
[0021]将所述背景图像输入至U
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Net语义分割网络进行处理，得到多个所述图像区域。
[0022]在一些实施例中，所述目标设备的设备参数至少包括：所述目标设备的安装高度、所述目标设备的焦距、所述目标设备的光轴与竖直方向的夹角，
[0023]所述根据所述目标设备的设备参数、所述背景图像的图像尺寸和所述异常生物的预设尺寸，确定将所述目标图像合成至所述背景图像中的目标尺寸参数，包括：
[0024]根据待粘贴位置的对应坐标和所述目标设备的焦距，确定第一角度；所述第一角度为所述目标设备所在位置和所述异常生物的底部位置之间的连线，与所述目标设备的光轴之间的夹角；
[0025]根据所述第一角度、所述目标设备的安装高度、所述目标设备的光轴与竖直方向的夹角和所述异常生物的预设尺寸，确定第二角度；其中，所述异常生物的预设尺寸是根据所述异常生物的类型确定的；所述第二角度为第一连线与第二连线之间的夹角，所述第一连线为所述目标设备所在位置和所述异常生物的底部位置之间的连线，所述第二连线为所述目标设备所在位置和所述异常生物的顶部位置之间的连线；
[0026]根据所述第一角度、所述第二角度和所述图像尺寸，确定所述目标尺寸参数。
[0027]在一些实施例中，所述根据所述尺寸参数对所述目标图像进行尺寸调整，得到调整后的目标图像，包括：
[0028]根据所述图像尺寸和所述目标尺寸参数，确定所述目标图像的调整比例；
[0029]根据所述调整比例，分别对所述目标图像进行宽度调整和高度调整，得到所述调整后的目标图像。
[0030]在一些实施例中，所述将所述调整后的目标图像与所述背景图像进行图像合成，得到所述样本图像，包括：
[0031]根据所述异常生物的类型，确定所述调整后的目标图像中的校准位置；
[0032]将所述调整后的目标图像粘贴至所述背景图像中，得到第一图像，所述第一图像中，所述校准位置与所述背景图像的待粘贴位置对正；
[0033]对所述第一图像进行色彩调整，得到所述样本图像，所述色彩调整包括亮度调整和/或色度调整。
[0034]在一些实施例中，所述对所述第一图像进行色彩调整，得到所述样本图像，包括：
[0035]将所述第一图像中位于所述目标图像所在区域之外的区域设置为第一预设颜色，得到第二图像；
[0036]将所述第一图像和所述第二图像输入至色彩神经网络，以对所述第一图像进行色彩调整，得到所述样本图像。
[0037]第二方面，本公开实施例提供一种图像集的生成装置，所述图像集用于训练针对禁区异常生物的检测模型，所述图像集包括多个样本图像；所述装置包括：
[0038]获取模块，被配置为根据预先获取的第一图像集，获取至少一个目标图像，所述目标图像是从所述第一图像集中的第一图像上的分割出的所述异常生物的图像，所述第一图像集包括多个第一图像；
[0039]处理模块，被配置为将所述目标图像与背景图像进行合成，得到所述样本图像，其中，所述背景图像是对所述禁区进行拍摄得到的。
[0040]第三方面，本公开实施例提供一种图像集的生成设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现第一方面所述的方法。
[0041]第四方面，本公开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，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法。
附图说明
[0042]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：
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像集的生成方法，其特征在于，所述图像集用于训练针对禁区内异常生物的检测模型，所述图像集包括多个样本图像；所述方法包括根据以下步骤生成每一样本图像：根据预先获取的第一图像集，获取至少一个目标图像，所述目标图像是从所述第一图像集中的第一图像上的分割出的所述异常生物的图像；将所述目标图像与背景图像进行合成，得到所述样本图像；其中，所述第一图像集包括多个第一图像，所述背景图像是对所述禁区进行拍摄得到的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预先获取的第一图像集，获取至少一个目标图像，包括：对所述第一图像集中的每个第一图像，进行实例分割处理，得到与每个所述第一图像对应的目标图像集；所述目标图像集中包括至少一个所述目标图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像集中的每个第一图像，进行实例分割处理，得到与每个所述第一图像对应的目标图像集，包括：将所述第一图像输入至Mask R
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CNN实例分割网络进行处理，得到所述目标图像集。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述背景图像是使用目标设备对所述禁区进行拍摄得到的，所述将所述目标图像与背景图像进行合成，得到所述样本图像，包括：根据待粘贴位置的对应坐标、所述目标设备的设备参数、所述背景图像的图像尺寸和所述异常生物的预设尺寸，确定将所述目标图像合成至所述背景图像中的目标尺寸参数；所述待粘贴位置是所述目标图像与所述背景图像进行合成时在所述背景图像中所处的位置；根据所述目标尺寸参数对所述目标图像进行尺寸调整，得到调整后的目标图像；将所述调整后的目标图像与所述背景图像进行图像合成，得到所述样本图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述目标尺寸参数之前，所述方法还包括：对所述背景图像进行语义分割处理，确定所述背景图像中的多个图像区域；将所述多个图像区域中的其中一个，作为目标区域；将所述目标区域中任一位置确定为所述待粘贴位置。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述背景图像进行语义分割处理，确定所述背景图像中的多个图像区域，包括：将所述背景图像输入至U
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Net语义分割网络进行处理，得到多个所述图像区域。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标设备的设备参数至少包括：所述目标设备的安装高度、所述目标设备的焦距、所述目标设备的光轴与竖直方向的夹角，所述根据所述目标设备的设备参数、所述背景图像的图像尺寸和所述异常生物的预设尺寸，确定将所述目标图像合成至所述背景图像中的目标尺寸参数，包括：根据待粘贴位置的对应坐标和所述目标设备的焦距，...

【专利技术属性】
技术研发人员：石瑞姣，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：