[发明专利]一种地铁环境目标训练集生成方法及系统有效
| 申请号： | 201910686624.6 | 申请日： | 2019-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN110472528B | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | 蒋怡亮;张奔宇;顾青松;姚伟宇;陈皓晞;张道 | 申请（专利权）人： | 江苏必得科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 刘凤玲 |
| 地址： | 214404 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种地铁环境目标训练集生成方法及系统。采用一种博弈对抗生成网络，通过对城市轨道交通正常物体特征学习，将可能的障碍物自动生成到轨道交通自然环境中，同时采用判决网络将生成数据和真实数据区分开。通过生成网络和判决网络博弈过程，实现对城市交通障碍物的真实模拟，得到地铁环境目标训练集。采用本发明能够提升目标训练的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 地铁 环境 目标 训练 生成 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种地铁环境目标训练集生成方法，其特征在于，包括：/n获取带目标的地铁环境图片和各种非地铁环境场景图片并进行标注；/n根据所述地铁环境图片，训练得到第一生成网络；/n根据所述第一生成网络，生成得到第一随机图；/n根据所述地铁环境图片和所述第一随机图对第一判决网络进行训练，得到训练后的第一判决网络；/n根据所述第一判决网络更新所述第一生成网络的参数；/n将所述第一生成网络和所述第一判决网络进行多次迭代，得到损失函数符合设定要求的生成网络权重；/n通过所述生成网络权重生成真实的带目标的地铁环境图片；/n获取分类器可识别的第一随机图，将所述真实的带目标的地铁环境图片作为正向样本，分类器可识别的第一随机图作为生成样本，将分类器不可识别的第一随机图作为反向样本；/n训练微调第二生成网络；/n根据所述第二生成网络，生成得到第二随机图；/n根据所述第二随机图、所述正向样本、所述反向样本和所述生成样本，训练得到第二判决网络；/n根据所述第二判决网络更新所述第二生成网络的参数；/n将所述第二生成网络和所述第二判决网络进行多次迭代，得到接近真实环境且更有利于分类器分类识别的第三随机图；/n根据所述第三随机图，得到地铁环境目标训练集。/n
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