【技术实现步骤摘要】
所属的技术人员知道，本专利技术可以实现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本专利技术还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本专利技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本专利技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本专利技术各实施例技术方案的范围。
1、烟雾和火焰是油气站内潜在的危险信号，可能表明火灾或其他安全事故的发生。油气站内进行烟雾和火焰检测的意义在于及时发现火灾风险，保护人员安全和设备完整。通过烟雾和火焰检测，可以实时监测站点的环境，在第一时间内发现潜在的火灾风险，最大限度地减少火灾造成的损失。但是目前油气站内烟雾和火焰数据极少，无法支撑算法训练和验证。因此，进行油气站背景下的数据生成具有重要的意义，以支撑油气站内的烟雾、火焰检测算法。
2、数据生成的现有技术手段主要包括以下几种：1)合成数据，通过模拟和生成技术生成数据，可以根据需要灵活地生成大量数据。合成数据可以用于模型训练和测试，尤其在真实数据难以获取或需要特定场景的情况下有很大的应用潜力；2)迁移学习和预训练模型，利用已有的大规模数据集和模型，在新任务上进行微调，从而生成适用于特定任务的数据。这种方法可以节省数据收集和标注的成本，并且有助于解决数据稀缺的问题；3)数据增强，通过对原始数据应用一系列变换和扩展操作来生成新的数据样本，可以提高模型的鲁棒性和泛化能力，并增加数据集的多样性。
3、现有技术的缺点有：1)合成数据可能不完全符合真实数据的分布和特征，无法捕捉真实数据的所有变化和噪声。在某些任务中，合成数据的性能可能不如真实数据。2)迁移学习和预训练模型的性能受到预训练数据的质量和多样性的限制。在应用于不同领域或任务时，需要仔细选择和调整预训练模型，以确保适应新任务的特点。3)数据增强可能会引入一些不真实的样本，使模型对异常情况过于敏感。需要谨慎选择和应用数据增强方法，以避免引入无关信息或破坏数据的真实性。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种数据生成方法、系统、存储介质及电子设备。
2、本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种数据生成方法，包括：s1、获取开源的图像分割数据集、模拟演绎的类似油气站场景下的烟雾、火焰图像以及油气站背景图像；s2、通过图像分割网络对所述开源的图像分割数据集进行图像分割训练，建立烟雾、火焰图像分割模型；
3、s3、通过所述烟雾、火焰图像分割模型对所述模拟演绎的类似油气站场景下的烟雾、火焰图像进行图像分割，得到烟雾、火焰的二值掩膜图像；
4、s4、通过opencv技术对所述模拟演绎的类似油气站场景下的烟雾、火焰图像、所述烟雾、火焰的二值掩膜图像以及所述油气站背景图像进行图像融合处理，得到油气站背景下的烟雾、火焰图像。
5、采用本专利技术技术方案的有益效果是：首次将图像分割技术和opencv技术结合起来，实现在油气站场景下大规模的烟雾、火焰数据生成，解决油气站场景下烟雾、火焰数据量少的问题。图像分割技术可以对图像中的烟雾、火焰边界进行像素级别的预测，以便生成烟雾和火焰的二值掩膜图像。结合图像分割技术和opencv技术可以模拟特定的场景或条件，以生成难以采集的类似油气站场景下的烟雾、火焰数据。利用图像分割和opencv技术进行数据生成可以节约大量的人力和时间成本，可以快速而高效的产生大规模的数据集，保证数据真实性，便于进行油气站内的烟雾、火焰检测算法研发。
6、进一步地，步骤s4包括：s41、通过opencv技术读取所述模拟演绎的类似油气站场景下的烟雾、火焰图像、所述烟雾、火焰的二值掩膜图像以及所述油气站背景图像；s42、移除所述烟雾、火焰的二值掩膜图像中的烟雾、火焰背景，得到移除背景的烟雾、火焰图像；s43、在所述油气站背景图像上添加所述移除背景的烟雾、火焰图像，得到油气站背景下的烟雾、火焰图像。
7、采用上述进一步技术方案的有益效果是：结合图像分割技术和opencv技术可以模拟特定的场景或条件，以生成难以采集的类似油气站场景下的烟雾、火焰数据。利用图像分割和opencv技术进行数据生成可以节约大量的人力和时间成本，可以快速而高效的产生大规模的数据集，便于进行油气站内的烟雾、火焰检测算法研发。
8、进一步地，步骤s42包括：s421、将所述烟雾、火焰的二值掩膜图像的r通道和0进行比较，生成第一布尔掩膜；其中，烟雾、火焰区域为true，背景区域为false；s422、将模拟演绎的类似油气站场景下的烟雾、火焰图像与所述第一布尔掩膜在通道维度上进行堆叠之后与所述模拟演绎的类似油气站场景下的烟雾、火焰图像相乘，得到移除背景的烟雾、火焰图像。
9、采用上述进一步技术方案的有益效果是：将演绎图像和生成的布尔掩膜在通道维度上进行堆叠，然后与演绎图像相乘，以实现将背景区域置为黑色的效果，即得到了移除背景的烟雾、火焰图像。
10、进一步地，步骤s41包括：s411、通过opencv技术读取所述模拟演绎的类似油气站场景下的烟雾、火焰图像、所述烟雾、火焰的二值掩膜图像以及所述油气站背景图像；s412、将所述模拟演绎的类似油气站场景下的烟雾、火焰图像与所述烟雾、火焰的二值掩膜图像的颜色空间从bgr转换为rgb。
11、采用上述进一步技术方案的有益效果是：便于将模拟演绎的类似油气站场景下的烟雾、火焰图像与第一布尔掩膜在通道维度上进行堆叠以及后续处理。便于精准得到移除背景的烟雾、火焰图像。
12、进一步地，步骤s43包括：s431、将所述烟雾、火焰的二值掩膜图像的r通道和0进行比较，生成第二布尔掩膜；其中，烟雾、火焰区域为true，背景区域为false；s432、将所述油气站背本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数据生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种数据生成方法，其特征在于，步骤S4包括：
3.根据权利要求2所述的一种数据生成方法，其特征在于，步骤S42包括：
4.根据权利要求2所述的一种数据生成方法，其特征在于，步骤S41包括：
5.根据权利要求2所述的一种数据生成方法，其特征在于，步骤S43包括：
6.根据权利要求5所述的一种数据生成方法，其特征在于，步骤S433包括：
7.一种数据生成系统，其特征在于，包括采集设备以及处理设备，所述采集设备与所述处理设备连接，
8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如权利要求1至6中任一项所述的一种数据生成方法。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和权利要求8所述的存储介质，所述处理器执行所述存储介质中的指令。
【技术特征摘要】
1.一种数据生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种数据生成方法，其特征在于，步骤s4包括：
3.根据权利要求2所述的一种数据生成方法，其特征在于，步骤s42包括：
4.根据权利要求2所述的一种数据生成方法，其特征在于，步骤s41包括：
5.根据权利要求2所述的一种数据生成方法，其特征在于，步骤s43包括：
6.根据权利要求5所述的一种数据生...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈友明，陈思竹，姜超，翟强，
申请(专利权)人：四川弘和数智集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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