[發明專利]一種連續幀數據的標注系統、方法和裝置

有效

• 申請號: 202010041206.4
• 申請日: 2020-01-15
• 公開（公告）號: CN113127666B
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發明（設計）人: 馬賢忠;胡皓瑜;江浩;董維山;范一磊
• 申請（專利權）人: 魔門塔（蘇州）科技有限公司
• 主分類號: G06F16/538
• 分類號: G06F16/538;G06F16/55;G06F16/587;G06F16/58
• 代理公司: 北京科領智誠知識產權代理事務所(普通合伙) 11782
• 代理人: 陳士騫

1.一種連續幀數據的標注系統，其特征在于，包括云端和標注端；其中，

所述云端被配置為：獲取標注任務，所述標注任務中包括待標注物體的類別、位置和輸出文件格式；

所述云端讀取連續幀數據，并根據所述標注任務，對所述連續幀數據中的每一幀數據進行目標檢測，將得到的每幀數據中待標注物體的類別和位置作為檢測結果，其中，所述云端在對單幀數據進行目標檢測時所采用的是預設目標檢測模型，所述預設目標檢測模型在訓練過程中所采用的損失函數為所述待標注物體的位置按照歸一化誤差的大小進行排序后的加權和，所述歸一化誤差的權重為w的k次方，所述w為超參數，所述k為歸一化誤差排序后的位序值；

所述云端根據所述檢測結果和各幀數據間的時序信息，建立各幀數據中同一個待標注物體間的關聯關系，所述關聯關系為所述連續幀數據的預標注結果；

所述云端將所述預標注結果按照所述輸出文件格式生成可擴展的預標注文件，并將所述預標注文件和所述連續幀數據發送到所述標注端；

所述標注端被配置為：接收所述云端發送的連續幀數據及對應的預標注文件，并在接收到對所述預標注文件的修正指令后，按照所述修正指令對所述預標注文件進行修正，并將修正后的標注結果作為所述連續幀數據的目標標注結果。

2.一種連續幀數據的標注方法，應用于云端，其特征在于，包括：

獲取標注任務，所述標注任務中包括待標注物體的類別和位置；

讀取連續幀數據，并根據所述標注任務，對所述連續幀數據中的每一幀數據進行目標檢測，將得到的每幀數據中待標注物體的類別和位置作為檢測結果，其中，在對單幀數據進行目標檢測時所采用的是預設目標檢測模型，所述預設目標檢測模型在訓練過程中所采用的損失函數為所述待標注物體的位置按照歸一化誤差的大小進行排序后的加權和，所述歸一化誤差的權重為w的k次方，所述w為超參數，所述k為歸一化誤差排序后的位序值；

根據所述檢測結果和各幀數據間的時序信息，建立各幀數據中同一個待標注物體間的關聯關系，其中，所述關聯關系作為所述連續幀數據的預標注結果，用于在標注端根據修正指令進行修正，所述標注端修正后的標注結果為所述連續幀數據的目標標注結果。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

基于機器學習方法，對所述檢測結果進行修正，使得同一個待標注物體具有相同的尺寸，其中，所述機器學習方法包括卡爾曼濾波算法。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述標注任務中還包括輸出文件格式；

相應的，所述方法還包括：

將所述預標注結果按照所述輸出文件格式生成可擴展的預標注文件，并將所述預標注文件和所述連續幀數據發送到所述標注端，以供標注人員在所述標注端進行修正。

5.根據權利要求2-4任一所述的方法，其特征在于，所述連續幀數據為圖片或3D激光雷達點云。

6.一種連續幀數據的標注裝置，應用于云端，其特征在于，包括：

標注任務獲取模塊，被配置為獲取標注任務，所述標注任務中包括待標注物體的類別和位置；

目標檢測模塊，被配置為讀取連續幀數據，并根據所述標注任務，對所述連續幀數據中的每一幀數據進行目標檢測，將得到的每幀數據中待標注物體的類別和位置作為檢測結果，其中，在對單幀數據進行目標檢測時所采用的是預設目標檢測模型，所述預設目標檢測模型在訓練過程中所采用的損失函數為所述待標注物體的位置按照歸一化誤差的大小進行排序后的加權和，所述歸一化誤差的權重為w的k次方，所述w為超參數，所述k為歸一化誤差排序后的位序值；

關聯模塊，被配置為根據所述檢測結果和各幀數據間的時序信息，建立各幀數據中同一個待標注物體間的關聯關系，其中，所述關聯關系作為所述連續幀數據的預標注結果，用于在標注端根據修正指令進行修正，所述標注端修正后的標注結果為所述連續幀數據的目標標注結果。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

修正模塊，被配置為基于機器學習方法，對所述檢測結果進行修正，使得同一個待標注物體具有相同的尺寸，其中，所述機器學習方法包括卡爾曼濾波算法。