[發明專利]樣本中至少一個預定目標的位置確定方法及裝置

有效

• 申請號: 201811547532.1
• 申請日: 2018-12-18
• 公開（公告）號: CN109740593B
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發明（設計）人: 高暢;陳江琦;王博;王岳;林龍;劉思言
• 申請（專利權）人: 全球能源互聯網研究院有限公司;國網山東省電力公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/00
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250
• 代理人: 馬永芬

本發明公開了樣本中至少一個預定目標的位置確定方法及裝置，該方法包括：S1：獲取至少一個主目標在樣本中的位置，并將其確定為當前目標；S2：判斷當前目標中是否存在下一級子目標；當是時執行S3；否則無操作；S3：判斷當前目標的下一級子目標是否為預定目標；當是時執行S4；否則執行S5；S4：獲取預定目標在上一級目標中的位置，以及直接包含或間接包含預定目標的子目標在上一級目標中的位置，據此獲取多個預定目標在樣本中的位置；繼續S5；S5：判斷當前目標的下一級子目標是否直接包含或間接包含至少一個預定目標；當是時執行S6；否則無操作；S6：分別獲取當前目標的下一級子目標在當前目標中的位置，將當前目標的子目標確定為當前目標；繼續S2。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，具體涉及樣本中至少一個預定目標的位置確定方法及裝置。

背景技術

在人工智能領域，不可能避免地需要通過深度學習的方法確定預定目標在樣本中的位置，例如，識別人在圖片或視頻中的位置，識別一句話在一段對話中的位置、識別某個字或詞在一段文本中的位置等等。由于人工智能所需要信息較多，通常會需要處理多個預定目標在樣本中的位置。

現有方法通常是采用所有待確定目標在訓練樣本中的位置進行訓練后，得到一個模型，從而通過該模型對任意樣本進行處理即可得到待確定目標的位置。

然而，發明人發現，現有方法存在以下問題：1、通常待確定目標的信息粒度相差較大，且可能具有包含關系，由此會導致模型較大，從而容易出錯且響應較慢；而且對于不同信息粒度的目標，模型處理的結果準確性相差較大；2、采用上述模型確定目標在任意樣本中的位置時，必須對一個樣本處理完，才能夠處理下一樣本，如圖1所示，模型對樣本1處理完之后，才能夠對樣本2進行處理，對多個樣本的處理效率較低。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供了樣本中至少一個預定目標的位置確定方法及裝置，以解決現有方法對于不同信息粒度的目標處理的準確率相差較大、對多個樣本的處理效率較低的問題。

根據第一方面，本發明實施例提供了一種樣本中至少一個預定目標的位置確定方法，包括：S1：獲取至少一個主目標在樣本中的位置，并將所述至少一個主目標確定為當前目標；其中，每個主目標直接包含或間接包含至少一個預定目標；S2：判斷當前目標中是否存在下一級子目標；當當前目標中存在下一級子目標時，執行步驟S3；否則，無操作；S3：判斷所述當前目標的下一級子目標是否為預定目標；當所述當前目標的下一級子目標是為預定目標時，執行步驟S4；否則，執行步驟S5；S4：獲取主目標在樣本中的位置，預定目標在上一級目標中的位置，以及直接包含或間接包含預定目標的子目標在上一級目標中的位置，據此獲取多個預定目標在樣本中的位置；繼續執行步驟S5；S5：判斷所述當前目標的下一級子目標是否直接包含或間接包含至少一個預定目標；當所述當前目標的下一級子目標直接包含或間接包含至少一個預定目標時，執行步驟S6；否則，無操作；S6：分別獲取當前目標的下一級子目標在所述當前目標中的位置，并將當前目標的子目標確定為當前目標；繼續執行步驟S2。

可選地，所述樣本包括圖片、音頻、視頻、文本。

可選地，步驟S6中，還確定當前目標的下一級子目標或當前目標的等級標識。

可選地，根據分級結構表確定每個目標的下一級子目標或上一級子目標。