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申请/专利权人：深圳市芯联信息技术有限公司

摘要：本发明公开一种降低复杂环境误识别率的目标检测方法，本发明方法引入的背景混合值可以度量目标物体周围背景的混合程度，可以反映出目标物体在不同背景条件下的显著性。这个参数的实际意义在于帮助模型更好地理解目标物体与周围环境的关系，从而提高目标检测的稳定性和准确性。引入的背景混合权重调整函数，能辅助模型针对由于背景变化导致的检测困难的情况。

主权项：1.一种降低复杂环境误识别率的目标检测方法，包括以下步骤：S1:将正样本图片随机缩放后与环境图片进行随机粘贴获得扩增图片并裁剪掉超出区域；S2:对扩增图片输入模型的图片标签，所述图片标签包括类别、边缘框坐标以及分割掩码；分割掩码是分割标签仅A和B两个数值，分割掩码为A的像素表示目标，掩码为B的像素表示背景；S3：根据图片标签中边缘框坐标以及分割掩码，分别计算正样本图片的面积和扩增图片的面积，分别记为area1和area2，根据缩放系数scale和粘贴中心点，计算正样本图片中的每个样例在扩增图片上对应的新标签，新标签依然包含类别、边缘框坐标以及分割掩码；S4：计算扩增图片的背景混合值Ratio；当scale＝1时，Image1放大后粘贴，area2area1，Ratio＝area1area2；当scale1时，Image1缩小后粘贴，area2area1，Ratio＝area2area1；S5：基于Ratio，计算背景混合权重调整函数WRatio，其中，背景混合值Ratio在[0,1]取值； S6：采用MSE函数获得基础背景混合损失Lossbase，再乘以其权重调整函数值WRatio获得背景混合损失LossRatio； 其中，N表示样本数量，为对应模型预测的标签值，为已知的对应真实标签值；LossRatio＝WRatio*LbaseRatiopred,Ratiogt，其中，Ratiopred,Ratiogt分别为自变量分别代表预测的Ratio值和真实的Ratio值；S7：计算总损失Losstotal＝Lossoriginal+λ*Lossbase，其中，Lossoriginal是原目标检测算法计算分类损失和定位损失构成原始损失，λ是新引入的参数。

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