(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210553244.7 (22)申请日 2022.05.19 (71)申请人 浙江大华 技术股份有限公司 地址 310053 浙江省杭州市滨江区滨安路 1187号 (72)发明人 周祥明　黄鹏　吴立　殷俊　 (74)专利代理 机构 北京同达信恒知识产权代理 有限公司 1 1291 专利代理师 张恺宁 (51)Int.Cl. G06V 10/28(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/32(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种目标检测图片生成方法、 装置、 设备及 介质 (57)摘要 本公开涉及一种目标检测图片生 成方法、 装 置、 设备及介质， 该方法包括： 利用对抗生成 网络 生成指定目标的目标图片； 对所述目标图片进行 边缘特征提取， 得到所述目标图片 对应的边缘二 值图； 对背景图片和所述目标图片进行融合， 得 到候选目标图片； 根据所述边缘二值图对所述候 选目标图片包含的所述指定目标的边缘进行处 理， 得到所述目标图片对应的目标检测图片。 本 公开能够解决在深度学习目标检测领域中， 某些 目标检测图片数量较少的问题。 权利要求书2页 说明书13页 附图5页 CN 114882229 A 2022.08.09 CN 114882229 A 1.一种目标检测图片生成方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 利用对抗 生成网络生成指定目标的目标图片； 对所述目标图片进行边 缘特征提取， 得到所述目标图片对应的边 缘二值图； 对背景图片和所述目标图片进行融合， 得到候选目标图片； 根据所述边缘二值图对所述候选目标图片包含的所述指定目标的边缘进行处理， 得到 所述目标图片对应的目标检测图片。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对背景图片和所述目标图片进行融 合， 得到候选目标图片之前， 还 包括： 对所述目标图片进行随机变换处 理； 所述根据 所述边缘二值图对所述候选目标图片包含的所述指定目标的边缘进行处理， 得到所述目标图片对应的目标检测图片之前， 还 包括： 对所述边缘二值图进行 所述随机变换处 理。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述随机变换处理包括噪声处理、 图片尺 寸调整和图片旋转角度调整中的至少一个。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述随机变换处理包括图片尺寸调整时， 所述图片尺寸调整的目标图片和边 缘二值图的尺寸小于或等于所述背景图片的尺寸。 5.根据权利要求1 ‑4任一项所述的方法， 其特征在于， 所述对背景图片和所述目标图片 进行融合， 得到候选目标图片， 包括： 确定所述指定目标在所述背景图片中的融合区域； 将所述背景图片中的所述融合区域对应的像素， 替换成所述目标图片对应的像素， 得 到所述候选目标图片。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述指定目标在所述背景图片中 的融合区域， 包括： 在所述背景图片所占区域内， 确定与所述指定目标的尺寸、 旋转角度相同的融合区域。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述目标图片进行边缘特征提取， 得到所述目标图片对应的边 缘二值图， 包括： 将所述目标图片输入目标边缘分割网络提取边缘特征， 获取所述目标边缘分割网络输 出的所述目标图片对应的边 缘二值图。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对抗生成网络包括生成器和判别器， 对抗生成网络通过以下 方式训练获得： 获得第一训练样本集， 所述第一训练样本集包括多张带有目标的第一样本图片； 将所述第一训练样本集中的各第 一样本图片输入所述生成器， 得到生成器输出的对应 的第二样本图片， 作为第二训练样本集； 分别将所述第一训练样本集中的各第一样本图片和第二训练样本集中对应的第二样 本图片输入判别器进 行区分， 以输出所述判别器不能区分的第二样本图片为目标进行训练 所述对抗 生成网络 。 9.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述目标边缘分割网络通过以下方式训练 获得： 获得第三训练样本集， 所述第三训练样本集包括多张带有边 缘二值图的样本图片；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114882229 A 2将所述第三训练样本集中的各样本图片输入目标边缘分割 模型， 利用所述目标边缘分 割模型进 行边缘特征提取并预测边缘二值图， 以输出所述样本图片对应的边缘二值图为目 标进行训练所述目标边 缘分割模型。 10.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述边缘二值图对所述候选目 标图片包 含的所述指定目标的边 缘进行处 理， 包括： 根据所述边缘二值图， 对所述候选目标图片包含的所述指定目标的边缘进行高斯平滑 处理。 11.一种目标检测图片生成装置， 其特 征在于， 该装置包括： 图片生成模块， 用于利用对抗 生成网络生成指定目标的目标图片； 图片分割模块， 用于对所述目标图片进行边缘特征提取， 得到所述目标图片对应的边 缘二值图； 图片融合模块， 用于对背景图片和所述目标图片进行融合， 得到候选目标图片； 边缘处理模块， 用于根据所述边缘二值图对所述候选目标图片包含的所述指定目标的 边缘进行处 理， 得到所述目标图片对应的目标检测图片。 12.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 处理器； 用于存储处理器可执行指令的存储器； 其中， 所述处 理器通过运行 所述可执行指令以实现权利要求1至10任一项所述方法的步骤。 13.一种计算机可读写存储介质， 其上存储有计算机指令， 其特征在于， 该指令被处理 器执行时实现权利要求1至10任一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114882229 A 3