监控视频小目标检测的卷积神经网络训练样本增广方法

本发明涉及视频监控技术领域，具体涉及监控视频小目标检测的卷积神经网络训练样本增广方法，包括通过无人机航拍采集多角度影像数据，并对影响数据进行处理，生成园区三维场景模型；将园区三维场景模型导入虚幻引擎进行优化和展示，并分解为连续帧图像，得到独立图像文件；基于独立图像文件使用大型语义分割模型来动态生成掩膜指导复制粘贴，获取掩膜图，并保存为原图同名文件，该方法利用虚拟引擎及基于大型语义分割模型掩膜的复制粘贴策略，成功生成了高质量且分布均匀的小目标样本，使用Airsim生成虚拟资产的标注框、使用分割模型得到的mask拟合目标的标注框，成功实现样本的自动标注，该方法可扩充小目标训练数量、多样性并提高其标注质量。