[发明专利]遮挡人体提取方法及模块、场景转换方法及装置

权利要求书

1.一种遮挡人体提取方法，包括：

使用GAN对输入的具有遮挡人体的待检测图像进行修补；

使用经过预训练的Mask R-CNN模型在修补后的数据集上进行微调训练；

使用微调训练后的Mask R-CNN模型检测待检测图像中的人体，并为检测到的人体对象生成分割掩码表示；

对检测到的人体对象进行分离操作，实现遮挡人体的提取。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的GAN中生成器的编码器采用10个卷积层的CNN模型，其中设置5个卷积层为下采样操作，5个卷积层为上采样操作。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的GAN中生成器的解码器采用设置上采样的5个卷积层。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的待检测图像属于COCO数据集。

5.一种遮挡人体提取模块，包括：

修补单元，其配置成使用GAN对输入的具有遮挡人体的检测图像进行修补；

微调训练单元，其配置成使用经过预训练的Mask R-CNN模型在修补后的数据集上进行微调训练；

检测单元，其配置成使用微调训练后的Mask R-CNN模型检测待检测图像中的人体，并为检测到的人体对象生成分割掩码表示；和

分离单元，其配置成将检测到的人体对象进行分离操作，实现遮挡人体的提取。

6.根据权利要求5所述的模块，其特征在于，所述的GAN中生成器的编码器采用10个卷积层的CNN模型，其中设置5个卷积层为下采样操作，5个卷积层为上采样操作。

7.根据权利要求6所述的模块，其特征在于，所述的GAN中生成器的解码器采用设置上采样的5个卷积层。

8.根据权利要求7所述的模块，其特征在于，所述的待检测图像属于COCO数据集。

9.一种场景转换方法，基于权利要求1至4中任一项所述方法，包括：

对检测到的每一个人体对象赋予单独的编号数组值；

选取替换的新场景图像，并将所述的新场景图像大小设置为与待检测图像相同的大小；

选取替换到新场景图像中的人体对象；

判断所选取的替换到新场景图像中的人体对象的数量，当所述的数量为1时，将所述的人体对象放置于所述的新场景的中央位置，当所述的数量大于1时，将所述的人体对象均匀布置在所述的新场景图像中。

10.一种场景转换装置，包含权利要求5至8中任一项所述模块，还包括：

编号模块，其配置成对检测到的每一个人体对象赋予单独的编号数组值；

新场景选取模块，其配置成选取替换的新场景图像，并将所述的新场景图像大小设置为与待检测图像相同的大小；

人体对象选取模块，其配置成选取替换到新场景图像中的人体对象；和

替换模块，其配置成判断所选取的替换到新场景图像中的人体对象的数量，当所述的数量为1时，将所述的人体对象放置于所述的新场景的中央位置，当所述的数量大于1时，将所述的人体对象均匀布置在所述的新场景图像中。