[发明专利]用于基于图像分析的监视的行人检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于图像分析而不受环境影响的监视中使用的行人检测器的学习方法，

该方法的特征在于，包括如下步骤：

(a)当获得具备与在至少一个训练图像上生成的各个学习用行人对应的各个边界框的上述训练图像时，学习装置在上述训练图像上修剪与各个上述边界框分别对应的各个区域而生成至少一个图像补丁，并使对抗式变换器将与各个上述图像补丁分别对应的各个上述学习用行人分别变换成通过上述行人检测器难以检测的各个变形行人，从而生成至少一个变形图像补丁；及

(b)上述学习装置在上述训练图像上用上述变形图像补丁来代替与各个上述边界框对应的各个上述区域而生成至少一个变形训练图像，使上述行人检测器检测位于上述变形训练图像内的上述变形行人而生成学习用行人检测信息，使第1损失层参照各个上述学习用行人检测信息和与此对应的GT来算出至少一个第1损失，以将上述第1损失最小化的方式学习上述行人检测器的至少一个参数的至少一部分。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

在上述(b)步骤中，

上述学习装置使判别器生成各个学习用行人分值，并以将上述学习用行人分值及上述第1损失最大化的方式进一步学习上述对抗式变换器的至少一个参数的至少一部分，其中，该各个学习用行人分值表示各个上述变形图像补丁为各个上述学习用行人的各个概率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

上述判别器为(i)包括至少一个卷积层和至少一个FC层或(ii)包括全卷积网络的图像分类器。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

在上述(b)步骤中，

上述学习装置使第2损失层参照各个上述学习用行人分值和与此对应的GT来算出至少一个第2损失，以将上述第2损失最小化的方式学习上述判别器的至少一个参数的至少一部分。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

上述对抗式变换器包括：编码器，其具备对上述图像补丁应用至少一次卷积运算的至少一个卷积层；及解码器，其具备对从上述编码器输出的至少一个特征图应用至少一次解卷积运算的至少一个解卷积层。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

在上述(a)步骤中，

上述学习装置对至少一个上述图像补丁改变尺寸来使上述图像补丁具备相同的尺寸，然后使上述对抗式变换器输出相同的尺寸的上述变形图像补丁，

在上述(b)步骤中，

上述学习装置对上述相同的尺寸的上述变形图像补丁改变尺寸来使上述变形图像补丁分别成为变形之前的原来的尺寸，然后生成上述变形训练图像。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

上述训练图像是从(i)检测位于从监视照相机获得的至少一个测试图像内的测试用行人来输出包括上述边界框的测试用行人检测信息的上述行人检测器及(ii)存储具备与上述边界框对应的真标签的上述训练图像的数据库中的一个获得的。