[发明专利]训练图像产生方法与电子装置

说明书

训练图像产生方法与电子装置。所述方法包括：获得包含特定物件的第一图像；去除第一图像中非属于特定物件的部分以获得第二图像；决定目标图像中的第一位置；根据第一位置，将第二图像中的特定物件贴至目标图像中以产生训练图像；以及使用训练图像训练一模型。

技术领域

本发明涉及一种训练图像产生方法与电子装置。

背景技术

先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistant System，ADAS)，是利用安装于车上的各式各样的传感器(例如，可检测光、热、压力等变量)，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、检测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，以引起驾驶者的注意和提高安全性的主动安全技术。

ADAS采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量。前述的传感器通常位于车辆的前后保险杆、后照镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。其中，摄像头可以获取车辆周围场景图像，所获得的图像通常可以用来进行目标检测。例如，检测前方车辆、行人、交通标志等等物体。目前来说，常会结合深度学习算法、机器学习算法或卷积神经网络等技术来进行目标物的检测。

而在利用卷积神经网络进行目标检测时，通常需要大量的训练图像来进行训练，但是通过摄像头采集到的数据(即实际路况的数据)中交通标志的数目远远小于车辆或者行人的数据。这是由于在马路上，交通标志的个数本身相对于车辆或行人等物体就比较少，这就引起了数据不平衡问题。当遇到数据不平衡时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类的物体，从而使得针对少数类的物体的分类的性能下降。

发明内容

本发明提供一种训练图像产生方法与电子装置，可以增加训练图像中某特定物件(例如，交通标志)的数量，由此在使用训练图像训练用于识别该特定物件的模型后，可以有较高的预测准确率，并且避免数据不平衡所带来的问题。

本发明提出一种训练图像产生方法，用于一电子装置，所述方法包括：获得包含一特定物件的一第一图像；去除所述第一图像中非属于所述特定物件的部分以获得对应所述特定物件的一第二图像；决定一目标图像中的一第一位置；根据所述第一位置，将所述第二图像中的所述特定物件贴至所述目标图像中以产生一训练图像；以及使用所述训练图像训练用于识别所述特定物件的一模型。

本发明提出一种电子装置，包括：处理器。处理器用以执行下述操作：获得包含一特定物件的一第一图像；去除所述第一图像中非属于所述特定物件的部分以获得对应所述特定物件的一第二图像；决定一目标图像中的一第一位置；根据所述第一位置，将所述第二图像中的所述特定物件贴至所述目标图像中以产生一训练图像；以及使用所述训练图像训练用于识别所述特定物件的一模型。

基于上述，本发明的训练图像产生方法与电子装置，可以增加训练图像中某特定物件(例如，交通标志)的数量，由此在使用训练图像训练用于识别该特定物件的模型后，可以有较高的预测准确率，并且避免数据不平衡所带来的问题。

为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合附图作详细说明如下。

附图说明

图1是依照本发明的一实施例所绘示的电子装置的方块图。

图2是依照本发明的一实施例所绘示的第一图像的示意图。

图3是依照本发明的一实施例所绘示的目标图像的示意图。

图4A与图4B是依照本发明的一实施例所绘示的使用遮罩(mask)去除图像中非属于交通标志的部分的示意图。

图5是依照本发明的一实施例所绘示的产生训练图像的示意图。

图6是依照本发明的一实施例所绘示的训练图像产生方法的示意图。