[发明专利]基于XML位置信息的高分辨率图像小目标训练方法及系统有效

专利信息
申请号: 202210815688.3 申请日: 2022-07-12
公开(公告)号: CN115410099B 公开(公告)日: 2023-09-05
发明(设计)人: 张兆云;蔡德隆 申请(专利权)人: 东莞理工学院
主分类号: G06V20/17 分类号: G06V20/17;G06V10/44
代理公司: 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 代理人: 朱文振
地址: 523000 广东省*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基于 xml 位置 信息 高分辨率 图像 目标 训练 方法 系统
【权利要求书】:

1.基于XML位置信息的高分辨率图像小目标训练方法,其特征在于,所述方法包括:

S1、采集获取线路巡检高分辨率原图像,数据标注所述线路巡检高分辨率原图像,以生成生成的xml文件,提取所述xml文件的对应标注框位置信息,其中,所述步骤S1中,所述对应标注框位置信息包括:标注框左上角点信息(xmin,ymin)、右下角点信息(xmax,ymax)、框高(height)以及框宽(width);

S2、在所述线路巡检高分辨率原图像中裁剪标注框区域以及周边信息,生成适用新图像,其中,所述步骤S2包括:

S21、获取所述线路巡检高分辨率原图像的高(H)与宽(W);

S22、指定扩充倍数,所述步骤S22中,所述扩充倍数指定值包括:padding_num=10;

S23、按所述指定扩充倍数在所述线路巡检高分辨率原图像上扩充目标区域,据以获取新生成图像的坐标点:(re_xmin,re_ymin)和(re_xmax,re_ymax),所述步骤S23中,获取所述目标区域在所述线路巡检高分辨率原图像中的目标区域位置数据,据以利用预置扩充方式扩充所述目标区域,以得到所述新生成图像的坐标点;

其中,所述步骤S23包括:

S231、如果向左和向上扩充越界,则指定向右和向下扩充padding_num倍数,据以更新所述坐标点;

S232、如果只向上扩充越界,则指定向下扩充padding_num倍数,向左和向右分别扩充padding_num/2倍数,据以更新所述坐标点;

S233、如果向上和向右扩充越界,则指定向左和向下扩充padding_num倍数,据以更新所述坐标点;

S234、如果只向左扩充越界,则指定向右扩充padding_num倍数,向上和向下分别扩充padding_num/2倍数,据以更新所述坐标点;

S235、如果向四周扩充均不越界,则指定向左、向右、向上和向下分别扩充padding_num/2倍数,据以更新所述坐标点;

S236、如果只向右扩充越界,则指定向左扩充padding_num倍数,向上和向下分别扩充padding_num/2倍数,据以更新所述坐标点;

S237、如果向左和向下扩充越界,则指定向右和向上扩充padding_num倍数,据以更新所述坐标点;

S238、如果只向下扩充越界,则指定向上扩充padding_num倍数,向左和向右分别扩充padding_num/2倍数,据以更新所述坐标点;

S239、如果向下和向右扩充越界,则指定向上和向左扩充padding_num倍数,据以更新所述坐标点;

S24、根据所述步骤S23所获取的所述新生成图像的坐标点(re_xmin,re_ymin)和(re_xmax,re_ymax)裁剪所述线路巡检高分辨率原图像,据以生成所述适用新图像;

S3、获取所述线路巡检高分辨率原图像与所述适用新图像的坐标映射关系,根据所述坐标映射关系从所述线路巡检高分辨率原图像剪裁的左上角点(re_xmin,re_ymin)和右下角点(re_xmax,re_ymax)进行坐标重置,以获得所述适用新图像的左上角点(0,0)和右下角点(re_xmax-re_xmin,re_ymax-re_ymin);

S4、根据所述坐标点映射关系同步更新所述xml文件中对应的目标标注框的位置以及所述适用新图像的高和宽;

S5、将所述适用新图像输入预置网络中训练,以得到目标区域训练结果。

2.根据权利要求1所述的基于XML位置信息的高分辨率图像小目标训练方法,其特征在于,所述步骤S3中,利用下述逻辑获取所述线路巡检高分辨率原图像与所述适用新图像的坐标映射关系:

3.根据权利要求1所述的基于XML位置信息的高分辨率图像小目标训练方法,其特征在于,所述步骤S4中,利用下述逻辑,根据所述坐标点映射关系同步更新所述xml文件中对应的所述目标标注框的位置:

4.根据权利要求1所述的基于XML位置信息的高分辨率图像小目标训练方法,其特征在于,所述步骤S4中,利用下述逻辑,根据所述坐标点映射关系同步更新所述适用新图像的高和宽:

5.根据权利要求1所述的基于XML位置信息的高分辨率图像小目标训练方法,其特征在于,所述步骤S5中,所述预置网络的默认输入尺寸为640*640。

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