[发明专利]一种基于多尺度混合图像风格化的车牌检测场景图片生成方法

摘要

一种基于多尺度混合图像风格化的车牌检测场景图片生成方法，包括：1)收集不同场景下的包含车牌的图片，这里的不同场景包含白天、傍晚、雨天、雪天、阴天和晴天共6个场景；2)划分源域图像和目标域图像，选取难以采集的场景作为目标域，比较容易的场景作为源域；3)对于每一个源‑目标域场景对，将源域划分训练集和测试集，将训练集和具有代表性的目标域图片一起输入给多尺度混合图像风格化模型MSST并进行训练；4)测试阶段，将源域中测试集的图片输入MSST模型生成内容接近源域且场景风格接近目标域的图片。

主权项

1.一种基于多尺度混合图像风格化的车牌检测场景图片生成方法，包含如下步骤：1)采集不同场景下的包含车牌目标的图片，将难以采集的场景的图片归为目标域，将容易采集的场景的图片归为源域；再将源域的图片数据划分为训练集和测试集，并从目标域中选取具有代表性的图片用于场景风格的迁移；2)构建多尺度混合图像风格化模型MSST，包括特征编码器、尺度金字塔和尺度解码器三个模块；3)对于一个源‑目标场景对，使用源域的训练集和目标域中的代表图片来训练MSST模型，定义损失函数，利用增量式训练机制和随机梯度下降算法SGD对模型参数进行优化；4)将源域的测试集中的图片输入给MSST模型，指定不同尺度之间的混合权重，生成内容接近源域但场景风格接近目标域的图片。