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一种太赫兹人体安检图像目标检测模型训练数据增广方法 

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申请/专利权人:博微太赫兹信息科技有限公司

摘要:本发明公开了一种太赫兹人体安检图像目标检测模型训练数据增广方法,属于图像处理技术领域,在数据准备阶段,利用从目标检测图像标注数据中裁剪可疑物兴趣区域图像,形成可疑物图像增广子集,同时利用图像分割模型或者人工标注方式获取人体前景区域。在训练过程中,在人体前景区域中随机产生区域并从可疑物图像增广子集中随机选择对图片覆盖,形成增广训练数据。本发明从少量已有带有可疑物标签的图像中裁剪出可疑物图像增广子集,并利用分割算法或者人工标注方式提取出人体前景区域,在训练过程中随机生成覆盖区域和随机选择可疑物增广图像覆盖,重新生成数据标签,能够在样本不均衡条件下加速目标检测模型训练收敛过程,提升模型检测准确率。

主权项:1.一种太赫兹人体安检图像目标检测模型训练数据增广方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:准备阶段S11:利用可疑物标注框从目标检测数据集中裁剪出增广数据子集,统计每类可疑物标签数量和占比,并计算增广命中百分比;S12:利用人工标注或者利用语义分割模型标记训练数据集中训练样本的人体前景区域,制作分割标注数据;S2:训练阶段S21:加载单张训练图像数据、目标检测标注数据、分割人体前景语义标签数据,增广计数器设置为1;S22:利用人体框标注,计算出被覆盖区域随机起始点坐标,增广计数器加1,如果达到次数上限,放弃增广,直接将图像数据和目标检测标注数据送入网络训练;S23:依据可疑物类别标签数量占比,从增广数据子集中随机挑选出一张增广覆盖图片;S24:计算被覆盖区域与人体前景区域像素占比μ,被覆盖区域与所有可疑物目标框交并比σ的最大值,如果μ和σ满足设定的合格条件,则转入步骤S25,如果不满足则返回步骤S22;S25:利用增广子集图片覆盖原图,修改训练图片标注数据,送入网络进行训练;在所述步骤S11中,每张图像均存在标签x1,y1,x2,y2,c,其中x1,y1是目标框左上角点坐标,x2,y2是目标框右下角点坐标,c是框中目标类别;裁剪方式为利用可疑物标注框仅提取原始图像上[y1:y2,x1:x2]范围内图像数据,即仅裁剪图像中可疑物类别物品的区域;并统计可疑物目标框标签总数和各类别可疑物标签数量,计算各类别在总数中占比:其中Ci是第i类可疑物标签数量;计算对应倒数统计倒数占比其中γi是每类可疑物随机增广的概率,标签数量少的可疑物品被增广的概率大,标签数量多的可疑物品被增广的概率小;在所述步骤S22中,先利用人体框标注xp1,yp1,xp2,yp2,计算出被覆盖区域随机起始点坐标是指利用均匀分布取0,1区间内两个随机数rx,ry;再计算起始点坐标:xs=xp1+rxxp2-xp1ys=yp1+ryyp2-yp1;在所述步骤S23中,选择增广覆盖图片的具体过程如下:S231:依据可疑物类别标签数量占比,从增广数据子集挑选增广图片计算可疑物类别i百分比下随机命中区间;S232:然后产生区间为0,100的随机数确定需要增广的可疑物类别;S233:再利用均匀分布随机从单类别可疑物增广子集中挑选具体单张图片。

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