【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉和目标检测，尤其是基于生成式数据增强的井下低照度目标检测系统及方法。
技术介绍
1、在目标检测领域，已有多种方法和技术可用于不同环境下的目标检测，包括传统的图像处理技术和深度学习方法，深度学习技术，特别是卷积神经网络(cnn)，已经取得了巨大成功，成为目标检测的主要方法。然而，目标检测的性能通常高度依赖于输入图像的质量，尤其在低照度条件下。低照度环境下的目标检测是一个具有挑战性的问题。光线不足和阴影导致目标物体变得模糊、难以区分，同时噪音的存在增加了假阳性和漏检的概率。
2、为了解决低照度目标检测问题，传统方法采用图像增强技术，如直方图均衡、对比度增强和滤波等。虽然这些方法可以提高图像的亮度和清晰度，但往往会引入不自然的伪影或导致信息丢失。
3、生成式数据增强技术，如生成对抗网络(gans)，已经在图像生成和处理中取得了重大突破。gans可以生成具有真实感的图像，使其在各种视觉任务中得到广泛应用。在目标检测中，生成式数据增强可以用于合成低照度目标图像，提高模型的鲁棒性。自适应学习是一种在不同环境下自动调整模型参数的技术。在井下环境中，光照条件可能随时变化，因此需要自适应学习来确保目标检测系统的性能。已有自适应学习方法可用于改进目标检测的鲁棒性。数据集标签的准确性对目标检测的性能至关重要。在低照度条件下，目标可能更加难以标记，而传统方法可能会导致错误的标签。因此，需要一种方法来自动修正标签，以提高训练数据的质量。
4、综上所述，井下低照度环境下的目标检测是一个具有挑战性的
技术实现思路
1、为了解决上述
技术介绍
所指出的不足，本专利技术提供了一种创新性的井下低照度目标检测方法，旨在克服低光照条件下的目标检测挑战，提高检测性能和鲁棒性。
2、本专利技术所要解决的技术问题采用以下的技术方案来实现：
3、在本专利技术中，采用生成式数据增强技术，以应对井下低照度条件下的目标检测挑战。具体而言，通过引入生成对抗网络(gan)来生成低照度目标图像。生成对抗网络(gan)是一种深度学习架构，由生成器和判别器组成。生成器的任务是生成尽可能逼真的图像，而判别器则试图区分生成的图像与真实图像。两个网络在训练过程中相互竞争，最终导致生成器能够生成高质量、逼真的图像。生成式模型在训练期间被设计为模拟井下低照度环境下的目标物体外观。这包括光线不足、阴影和噪音等特征。生成器被训练为将这些特征合成到目标图像中，使生成的图像看起来像在低光照条件下拍摄的真实图像。生成的图像是多样性的，因为gan通过随机噪声输入产生各种变化。这样的多样性有助于模型更好地适应不同低光照条件。此外，生成的图像具有真实感，因为gan的竞争机制促使生成器生成高质量的图像，以欺骗判别器。通过引入生成式数据增强，训练数据集的丰富性得以提高。生成的图像扩展了数据集，提供了更多样的低照度图像，从而提高了目标检测模型的泛化性能。这减轻了在实际井下低照度环境中的过拟合风险。由于生成式数据增强，目标检测模型在低照度环境中更容易辨认目标，减少了误报和漏检的问题。生成的图像有助于模型更好地理解低光照条件下的目标特征，提高了检测性能。
4、本专利技术专利还包括一种自适应学习方法，通过监控和适时调整模型参数，使其能够适应不同井下环境的低照度条件。自适应学习允许系统在实时或接近实时条件下调整模型，以提供更高的准确性和鲁棒性，无需人工干预。自适应学习方法通过实时监控井下环境的光照条件，包括光线强度、阴影的分布、噪音水平等。这些监控数据可由传感器或摄像头等设备收集。监控系统定期更新这些数据以反映当前环境状态。根据实时监控数据，自适应学习系统会动态调整目标检测模型的参数。例如，模型的感受野、卷积核权重、亮度增强的强度等参数可以根据监控数据进行调整。这有助于模型更好地适应当前的低光照条件。自适应学习提高了目标检测系统的适应性和鲁棒性。不同井下环境中光照条件的变化可能非常快，传统固定参数的模型无法应对这些变化。自适应学习使系统能够快速适应不同环境，提供更稳定的性能。一个关键优势是，自适应学习系统不需要人工干预。模型参数的调整是自动的，基于实时监控数据进行决策。这降低了维护成本和操作复杂性，使系统更容易部署和使用。通过自适应学习，目标检测系统能够在实时或接近实时条件下提供更高的准确性和性能。这在需要快速响应不同井下环境的任务中具有重要意义，如井下勘探、夜间安全监控等。
5、在井下低照度条件下，数据集标签的准确性通常会受到影响，因为目标物体可能难以清晰地辨认。为了解决这一问题，本专利技术专利引入了数据集标签自动修正技术。该技术通过比较生成图像和原始图像之间的差异，使系统能够自动修正目标位置标签，从而提高训练数据的质量和准确性。首先，生成式数据增强部分生成了一系列低照度目标图像，这些图像与原始数据集中的目标物体相关。然后，系统对生成的图像和原始图像进行比较，分析它们之间的相似性和差异。基于比较结果，系统使用标签自动修正算法来调整目标位置标签。这可以包括目标的边界框坐标、类别信息等。自动修正算法可以检测生成图像与原始图像之间的偏差，并相应地调整标签以匹配生成图像的内容。这有助于解决低照度条件下目标物体的模糊或不明确的问题。通过数据集标签的自动修正，本专利技术专利的训练数据集变得更加准确和质量更高。这使得目标检测模型能够更好地理解低光照条件下的目标特征，从而提高检测性能。自动修正还可以减少模型在低照度条件下的误报和漏检问题。自动修正技术减轻了人工标注数据集的负担，特别是当目标物体难以辨认时。这提高了效率并减少了成本，因为不再需要人工检查和修复标签错误。此外，自动修正算法也可以在自适应学习过程中使用，根据实时监控数据，动态调整目标位置标签，以适应不同井下环境的低照度条件。
6、本专利技术不仅适用于井下低照度环境，还具有广泛的通用性，可扩展到其他低光照条件下的目标检测任务，如夜间监控、模糊天气下的目标检测等。同时，本方法能够在实时或近实时条件下执行，提供了迅速响应和高效性能的优势。
7、同时，为了保护敏感数据和确保目标检测系统在井下环境中符合隐私和安全标准，本专利技术引入了数据隐私保护机制。数据隐私保护机制可以使用模糊和去识别化技术，对图像中的敏感信息进行处理。这包括对人脸、车牌号码等个人身份信息进行模糊处理，以确保这些信息在图像中不可识别。这有助于保护个人隐私和数据的安全性。对于传输和存储的数据，本专利技术可以采用数据加密技术，以确保数据在传输和存储过程中不被未经授权的访问者访问或窃取。这有助于防止数据泄露和侵犯隐私的风险。本专利技术专利还包括安全存储和访问控制机制，确保敏感数据仅在授权用户或系统内部使用时可访问。这可以通过身份验证和授权方法来实现，以限制对数据的访问。对于通过网络传输的数据，本专利技术专利使用安全传输协议，如ssl/tls等，以确保数据在传输过程中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于生成式数据增强的井下低照度目标检测系统及方法，其特征在于包括以下组成部分：
2.根据权利要求1所述的基于生成式数据增强的井下低照度目标检测系统及方法，其特征在于：生成式数据增强模块使用生成对抗网络(GAN)训练，以模拟低照度环境下的目标物体外观。
3.根据权利要求1所述的基于生成式数据增强的井下低照度目标检测系统及方法，其特征在于：自适应学习模块监控井下环境的光照条件，包括光线强度、阴影程度和噪音水平。
4.根据权利要求1所述的基于生成式数据增强的井下低照度目标检测系统及方法，其特征在于：自适应学习模块的参数调整算法考虑不同井下环境的光照条件的变化。
5.根据权利要求1所述的基于生成式数据增强的井下低照度目标检测系统及方法，其特征在于：数据集标签自动修正模块执行监督学习过程，以定期修正数据集的标签。
6.根据权利要求1所述的基于生成式数据增强的井下低照度目标检测系统及方法，其特征在于：隐私保护模块使用模糊、去识别化、数据加密和访问控制等技术对数据进行处理。
7.根据权利要求1所述的基于生成式数据增强的
8.根据权利要求1所述的基于生成式数据增强的井下低照度目标检测系统及方法，其特征在于：目标检测模块能够在实时或近实时条件下执行，以提供迅速响应和高效性能。
...【技术特征摘要】
1.基于生成式数据增强的井下低照度目标检测系统及方法，其特征在于包括以下组成部分：
2.根据权利要求1所述的基于生成式数据增强的井下低照度目标检测系统及方法，其特征在于：生成式数据增强模块使用生成对抗网络(gan)训练，以模拟低照度环境下的目标物体外观。
3.根据权利要求1所述的基于生成式数据增强的井下低照度目标检测系统及方法，其特征在于：自适应学习模块监控井下环境的光照条件，包括光线强度、阴影程度和噪音水平。
4.根据权利要求1所述的基于生成式数据增强的井下低照度目标检测系统及方法，其特征在于：自适应学习模块的参数调整算法考虑不同井下环境的光照条件的变化。
5.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：段章领，夏浩源，孙晓，凤维杰，黄锦阳，崔丰麒，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：
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