[发明专利]一种移动机器人可行区域训练数据集扩充方法

权利要求书

1.一种移动机器人可行区域训练数据集扩充方法，其特征在于：

包括以下步骤：

步骤一：使用双目摄像头获取额定张包含不同地形地貌的原始图像，并利用双目测算所述图像上若干点之间相对位置高度，对存在相对位置高度差大于额定值的图像作标记；

步骤二：使用循环剪切法每隔固定像素剪切原始图像，得到若干子图像并保存；

步骤三：将所述子图像中像素小于固定像素的边缘子图像删去，剩下若干大小一致的等像素图像并保存；

步骤四：从所述等像素图像中筛选出地形地貌信息所占像素比大于等于预设值的图像，然后作为初始图像保存；

步骤五：将所述初始图像以预设的比例缩放，得到样本图像的数据集并保存；

步骤六：两两对比所述数据集中图像的相似度，生成若干组带两张相似图像的图组，将所述图组以相似度为标准排序，将排行位于阈值之前的图组中的两张图像合成，保存合成图以及原数据集的图像为样本数据集；

步骤七：以旋转变换、翻转变换、缩放变换、镜像变换，过滤变换、对比度变换以及噪声扰动为变换基本元素，生成若干种不同的变换组合，对照每种数学组合中包含的元素对样本数据集中图像进行对应的变换或扰动，将新生成的图像以及原有的图像保存为一次扩充数据集；

步骤八：将一次扩充数据集中的部分图像制作副本，对副本图像增加气象效果或镜头异常效果，将一次扩充数据集中的图像以及增加效果后的图像保存为二次扩充数据集；

步骤九：将二次扩充数据集中的部分图像制作副本，对副本图像进行模拟红外变换，随后将二次扩充数据集中的图像以及模拟红外变换后的图像保存为最终数据集。

2.根据权利要求1所述的一种移动机器人可行区域训练数据集扩充方法，其特征在于：

在所述步骤七中，

所述旋转变换为：以指定或随机的角度，将样本图像以中点为基准进行旋转；

所述翻转变换为：以指定或随机的角度，将样本图像绕水平轴或垂直轴翻转；

所述缩放变换为：以指定或随机的比例，对样本图像进行放大或缩小；

所述镜像变换为：以样本图像中指定或随机的一条直线为基准进行镜像变化操作；

所述过滤变换为：使用指定或随机的尺度因子对样本图像进行变换，重新构建比例空间，更改模糊程度；

所述对比度变换为：色调不变，改变样本图像的饱和度以及亮度；

所述噪声扰动为：利用高斯噪声和椒盐噪声对样本图像进行组合噪声扰动。

3.根据权利要求2所述的一种移动机器人可行区域训练数据集扩充方法，其特征在于：

所述变换或扰动中，通过参数调整，每种变换或扰动以指定量或随机量生成至少三个独立结果。

4.根据权利要求1所述的一种移动机器人可行区域训练数据集扩充方法，其特征在于：

在所述步骤一中，所述原始图像包括多种不同光照条件，以及至少包括10种不同的地形地貌，每种类型的地形地貌至少收集100张图像，所述相对位置高度信息的提取过程为：从图像中提取N个服从均匀分布的像素点，从所述像素点中随机取9个点，利用所述点在双目中的深度信息，计算它们的相对位置关系，根据上述点的高度均值建立基准平面，使用点到平面的距离公式计算所述N个像素点到所得平面的距离，标记距离大于额定阈值的点。

5.根据权利要求1所述的一种移动机器人可行区域训练数据集扩充方法，其特征在于：

在所述步骤二中，所述循环剪切法为从原始图像左上角开始，以固定像素的步长，向右并向下循环截取固定大小的子图像。

6.根据权利要求1所述的一种移动机器人可行区域训练数据集扩充方法，其特征在于：

在所述步骤四中，所述预设值为百分之十五。