恭喜華南理工大學萬加富獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜華南理工大學申請的專利一種用于神經網絡訓練的數據集生成方法和裝置獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114022723B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202111111246.2,技術領域涉及:G06V10/774;該發明授權一種用于神經網絡訓練的數據集生成方法和裝置是由萬加富;譚勁標設計研發完成,并于2021-09-18向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種用于神經網絡訓練的數據集生成方法和裝置在說明書摘要公布了:本發明涉及一種用于神經網絡訓練的數據集生成方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質,包括:首先從包括目標物體信息的視頻各幀圖像中采集樣本圖像,其次對濾波降噪后的每張樣本圖像做特征區域檢測,確定每張樣本圖像的特征區域位置;然后對每張樣本圖像進行隨機不重復的增強變換,從得到的增強圖像集的每張增強圖像中裁剪出區域圖像集,最后將所有樣本圖像的區域圖像集整體壓縮打包,生成訓練數據集。本發明所提供的方法能快速生成用于訓練的數據集,加速數據集的制作速度,并自動擴充數據的多樣性,實現數據增強功能。
本發明授權一種用于神經網絡訓練的數據集生成方法和裝置在權利要求書中公布了:1.一種用于神經網絡訓練的數據集生成方法,其特征在于,包括:獲取預先拍攝完成的包括目標物體的視頻,每隔預設幀數,從所述視頻各幀圖像中采集一張樣本圖像;對每張樣本圖像進行特征區域檢測,確定所述每張樣本圖像的特征區域;根據預設數據增強參數,對所述每張樣本圖像進行隨機不重復的增強變換,得到所述每張樣本圖像所對應的增強圖像集;其中,所述增強變換包括鏡像變換和旋轉變換;根據所述每張樣本圖像的特征區域,從所述增強圖像集的每張增強圖像中裁剪出與所述特征區域尺寸相同的區域,得到所述每張樣本圖像的區域圖像集;將所有樣本圖像的區域圖像集整體壓縮打包,生成訓練數據集;所述對每張樣本圖像進行特征區域檢測,確定所述每張樣本圖像的特征區域包括:對所述每張樣本圖像進行濾波降噪處理;通過對所述濾波降噪處理后的每張樣本圖像進行遍歷操作,計算出所述每張樣本圖像的Harris角點和FAST角點;統計所述Harris角點的矩形區域和所述FAST角點的矩形區域,取兩個矩形區域交集的k倍作為所述每張樣本圖像的特征區域;所述根據預設數據增強參數,對所述每張樣本圖像進行隨機不重復的增強變換,得到所述每張樣本圖像所對應的增強圖像集包括:根據預設數據增強參數m,判斷所述每張樣本圖像是否進行隨機不重復的增強變換;若所述增強參數m等于1,則所述每張樣本圖像不進行隨機不重復的增強變換;若所述增強參數m大于1,則所述每張樣本圖像進行m-1次隨機不重復的增強變換;所述根據所述每張樣本圖像的特征區域,從所述增強圖像集的每張增強圖像中裁剪出與所述特征區域尺寸相同的區域,得到所述每張樣本圖像的區域圖像集包括:確定所述每張樣本圖像的特征區域中心點;以所述每張樣本圖像的特征區域中心點為基準,從所述增強圖像集的每張增強圖像中裁剪出與所述特征區域尺寸相同的區域。
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