[发明专利]一种提升背面人体检出率的数据增广方法、系统及模型

说明书

本发明公开了一种提升背面人体检出率的数据增广方法、系统及模型。该提升背面人体检出率的数据方法包括：A、依次从人体图像数据库中获取一图像；B、若获取的图像为背面人体图像；随机生成一概率值；C、若生成的概率值大于等于预置阈值，则对获取的图像进行遮挡增广处理；D、直至人体图像数据库中的图像均已获取完毕，否则返回步骤A。本发明利用该提升背面人体检出率的数据增广方法得到的数据库来训练人体检测模型，能提高人体检测模型对背面人体的检出率和鲁棒性。

技术领域

本发明涉及人体检测技术领域，尤其涉及一种提升背面人体检出率的数据 增广方法、系统及模型。

背景技术

人体检测是目标检测技术的一种特殊的物体检测。人体存在着多种姿态和 多种外观特点，这就容易出现在某些特殊表观下人体检出率低下的情况。例如， 当画面当中的人体背对着镜头时，因没有面部特征，所以背面人体检测能力不 高。面对这样的情况，最直接的方式就是增加数据数量，但是图像数据库中背 面人体图像的数量很少，通过收集大量的背面人体图像并标注是不现实的，因 此如何通过数据增广来增加人体检测模型对背面人体的检测能力是我们急需解 决的技术问题。

发明内容

本发明提供了一种提升背面人体检出率的数据增广方法、系统及模型，利 用该提升背面人体检出率的数据增广方法得到的数据库来训练人体检测模型， 能提高人体检测模型对背面人体的检出率和鲁棒性。

为实现上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

一方面，提供了本发明提供了一种提升背面人体检出率的数据增广方法， 该提升背面人体检出率的数据增广方法包括：

A、依次从人体图像数据库中获取一图像；

B、若获取的图像为背面人体图像；随机生成一概率值；

C、若生成的概率值大于等于预置阈值，则对获取的图像进行遮挡增广处理；

D、直至人体图像数据库中的图像均已获取完毕，否则返回步骤A。

第二方面，提供了一种提升背面人体检出率的数据增广系统，该提升背面 人体检出率的数据增广系统包括：

图像获取模块，用于从人体图像数据库中获取一图像；

判断模块，用于判断获取的图像是否为背面人体图像；

概率生成及判断模块，用于随机生成一概率值，并判断该生成的概率值是 否大于等于预置阈值；

遮挡增广模块，用于若获取的图像为背面人体图像，且概率生成模块生成 的概率值大于等于预置阈值，则对获取的图像进行遮挡增广处理。

第三方面提供了一种人体检测模型，该人体检测模型利用如上所述的提升 背面人体检出率的数据增广方法得到的人体图像数据库训练得到。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明通过对人体图像数据库中 的一定概率的背面人体图像进行遮挡增广处理，使得利用由此得到的人体图像 数据库训练得到的人体检测模型，对背面人体的检出率更高、鲁棒性更强。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对本发明实施例描 述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是 本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的 前提下，还可以根据本发明实施例的内容和这些附图获得其他的附图。

图1是本发明具体实施方式中提供的一种提高人体检出率的数据增广方法 的第一实施例的方法流程图。

图2是本发明具体实施方式中提供的一种提高人体检出率的数据增广方法 的第二实施例的方法流程图。