[发明专利]一种废弃物目标定位和分割的方法和装置

权利要求书

1.一种废弃物目标定位和分割的方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取符合预设标准的图像，所述预设标准包括：所述图像包含彩色图像；

以第一分割网络对所述图像进行处理，生成第一分割结果以及潜在的目标区域；

以第二分割网络对所述潜在的目标区域进行分割操作，生成第二分割结果；

以CRF模型对所述第一分割结果和第二分割结果做优化处理，得到语义分割结果；

其中，所述第一分割网络为一场景级别的粗略分割网络，所述第二分割网络为一目标级别的细致分割网络，且所述第一分割网络、第二分割网络、CRF模型均为经过预先训练所得，所述训练基于带有轮廓标注的垃圾废弃物训练数据集进行。

2.如权利要求1所述的废弃物目标定位和分割的方法，其特征在于，所述带有轮廓标注的垃圾废弃物训练数据集来源为公开数据库或经人工标注边缘轮廓的非公开数据库，并从训练数据集中确定训练集和测试集，并且确定需使用的语义分割算法，所述语义分割算法包括FCN、DeepLabv3、PSPNet或CCNet。

3.如权利要求2所述的废弃物目标定位和分割的方法，其特征在于，所述语义分割算法为DeepLabv3，以预设数量以上的训练数据集图片对DeepLabv3模型进行模型微调，然后得到第一分割网络。

4.如权利要求3所述的废弃物目标定位和分割的方法，其特征在于，训练获得第二分割网络的步骤包括：

基于第一分割网络，对训练数据集进行模型预测，得到潜在目标的第一分割结果；

以连通区域分析算法生成并截取具体目标的图像区域，用于获取第二分割网络的训练集；

以预设数量以上的所述用于获取第二分割网络的训练集图片对DeepLabv3模型进行模型微调，然后得到第二分割网络。

5.如权利要求4所述的废弃物目标定位和分割的方法，其特征在于，步骤“获取符合预设标准的图像”具体包括：图像类型为RGBD或RGB；图像中包含彩色图像I的信息，为所述彩色图像I中坐标为(i,j)的像素点标记语义标签为X_ij；

步骤“以第一分割网络对所述图像进行处理，生成第一分割结果以及潜在的目标区域”具体包括：

所述第一分割网络F_c的输出特征为其中表示整个图像区域的像素信息；

对于所有的(i,j)∈R₀，将特征C₀^i,j经过Softmax函数缩放后，得到当前像素点关于所属类别的概率值P_c^i,j：

其中δ(x_ij＝k')表示当且仅当x_ij＝k'时值为1,否则为0；

基于上述步骤获取的像素点的概率值信息，通过得到第一分割结果，采用连通区域分析算法生成潜在的目标区域。

6.如权利要求5所述的废弃物目标定位和分割的方法，其特征在于，步骤“基于上述步骤获取的像素点的概率值信息，通过得到第一分割结果，采用连通区域分析算法生成潜在的目标区域”还包括：

对生成得到的L个潜在的目标区域中的第l个目标区域标记与之紧密对应的边界框并将边界框向四周拓展20％-40％的大小，得到R_l，作为用于获取第二分割网络输入特征的参数。