[發明專利]一種基于神經網絡模型的信息標注方法

在審

• 申請號: 201910040806.6
• 申請日: 2019-01-16
• 公開（公告）號: CN111444746A
• 公開（公告）日: 2020-07-24
• 發明（設計）人: 馬林;姚寒星
• 申請（專利權）人: 北京亮亮視野科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京華夏正合知識產權代理事務所(普通合伙) 11017
• 代理人: 韓登營

1.一種基于神經網絡模型的信息標注方法，其特征在于，應用于智能設備，所述方法包括以下步驟：

A、獲取目標物體圖像；

B、基于目標識別神經網絡模型對所述圖像進行識別，在所述圖像中標識出所述目標物體的外輪廓及所述目標物體的標注信息；

C、基于接收到的用戶調整指令對所述目標物體在所述目標物體圖像中的外輪廓和所述標注信息進行調整。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟C之后，還包括：

將所述調整后的標識有所述目標物體的外輪廓的所述目標物體圖像及所述調整后的標注信息作為訓練樣本，輸入到目標識別神經網絡模型庫中，以對所述目標識別神經網絡模型進行訓練。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟B還包括：

基于接收到的用戶選擇模型的指令選取所述目標識別神經網絡模型。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟C中所述對標注信息進行調整包括：

對所述標注信息進行內容、位置及顯示樣式的至少一項的調整。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟C中所述對目標物體的外輪廓進行調整包括：

對所述目標物體的外輪廓進行形狀及邊界位置的至少一項的調整。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟A之后，還包括：

基于通用分類神經網絡模型對所述圖像進行識別，識別出所述圖像中的目標物體的類別；

基于所述目標物體的類別選取所述目標識別神經網絡模型。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述目標物體的類別選取所述目標識別神經網絡模型之后還包括，基于接收到的用戶變更模型的指令選取所述目標識別神經網絡模型。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述步驟C之后，還包括：

將所述調整后的標識有所述目標物體的外輪廓的所述目標物體圖像及所述目標識別神經網絡模型關聯的目標物體類別信息輸入到通用分類神經網絡模型庫中，以對所述通用分類神經網絡模型進行訓練。

9.根據權利要求1至8任一所述的方法，其特征在于，

所述用戶調整指令包括至少以下之一：根據用戶在智能設備提供的虛擬空間內的手勢操作生成的調整指令、根據用戶在智能設備提供的觸摸屏上的觸摸操作生成的調整指令、根據用戶在智能設備提供的語音輸入方式下的語音輸入操作生成的調整指令。

10.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能設備包括：頭戴式增強現實設備或移動設備或智能攝像頭設備。

11.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述標注信息包括文字格式的信息和/或語音格式的信息。