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摘要
本发明提供了一种基于鱼眼相机的密集场景下抗遮挡的物体检测方法,包括以下步骤：在原始场景中采集原始图像并进行标注,获得单物体的掩膜；基于物体掩膜,根据基于物体之间的空间位置关系的遮挡关系和预设的遮挡优先级合成图像,获得合成数据集；根据物体的识别难度,将合成数据集划分为识别难度不同的多个子数据集；对合成数据集进行数据增强；采用数据增强后的合成数据集训练物体检测网络；将待检测图像输入训练好的物体检测网络中,获得物体检测结果。本发明能极大降低数据的采集成本,并可以可以随意的增加不同的种类,用于模拟各种可能的遮挡,提升复杂场景下的物体检测准确率。
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