[发明专利]标志识别训练数据合成方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种标志识别训练数据合成方法，涉及数据处理技术领域，包括以下步骤：获取标志实例池和背景图片池；从背景图片池中随机选取背景图片，从标志实例池中随机选取预设数量的标志实例；对标志实例进行随机变换得到变换后的标志实例；根据背景图片的多维信息，合成背景图片和变换后的标志实例，得到用于标志识别的标注文件并输出。该方法只需少量标志图片即可自动合成，可扩展性强，有利于提高基于标注文件训练所得模型的泛化能力；有效提高标注效率，有利于缩短整个标志识别的开发周期，降低开发成本，适用于自动标注任意标志识别项目的训练数据。本发明还公开了一种标志识别训练数据合成装置、电子设备和计算机存储介质。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种标志识别训练数据合成方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

标志识别是指对输入图像进行分析识别处理，获取图像中标志的精确位置与类别的技术，是当前应用最为广泛的人工智能技术之一。标志作为一种符号，具备丰富的语义信息，对场景理解、内容控制、商业分析具有重要的应用价值，比如交通标志识别是无人驾驶项目中的重要工作；商标标志识别可以加快品牌信息获取速度，给消费者轻松高效的信息获取体验。

当前的标志识别的主流方案是采用深度学习中的目标检测方案进行建模识别。众所周知，深度学习方法对大规模、高质量的标注数据有较高的依赖，但是受到人力、标志出现的场景等限制，对原始标志图片的标志包围框和标志类别进行人工标注，需要耗费大量的人力、物力资源，标注效率低，拖长了整个标志识别的研发周期。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种标志识别训练数据合成方法，其根据背景图片的多维信息，自动合成随机选取的背景图片和经过随机变换的标志实例，得到用于标志识别的标注文件。

本发明的目的之一采用以下技术方案实现：

一种标志识别训练数据合成方法，包括以下步骤：

获取标志实例池和背景图片池；

从所述背景图片池中随机选取背景图片，从所述标志实例池中随机选取预设数量的标志实例；

对所述标志实例进行随机变换，得到变换后的标志实例；

根据所述背景图片的多维信息，合成所述背景图片和所述变换后的标志实例，得到用于标志识别的标注文件并输出。

进一步地，获取标志实例池，包括：

获取待识别标志样图；

对所述待识别标志样图进行图像处理和标注，得到标注信息；

根据所述待识别标志样图和对应的标注信息，生成标志实例；

基于所述标志实例构建所述标志实例池。

进一步地，对所述待识别标志样图进行图像处理和标注，包括：

标注所述待识别标志样图的类别；

设置所述待识别标志样图的包围框；

对镂空的待识别标志样图进行蒙版创建，得到蒙版信息；

获得包括标志类别信息、包围框信息、蒙版信息的所述标注信息。

进一步地，对所述标志实例进行随机变换，包括：

对所述待识别标志样图进行颜色变换、角度旋转、噪声处理和仿射变换中的一种或多种组合。

进一步地，所述多维信息包括深度信息和分块信息，根据所述背景图片的多维信息，合成所述背景图片和所述变换后的标志实例，包括：

根据所述多维信息和变换后的待识别标志样图的尺寸，在所述背景图片上选取放置位置；