[發(fā)明專利]樣本篩選方法、裝置和計算機設(shè)備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010693963.X
• 申請日: 2020-07-17
• 公開（公告）號: CN111738353B
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黃哲
• 申請（專利權(quán)）人: 平安國際智慧城市科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市明日今典知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44343
• 代理人: 王杰輝;曹勇

1.一種樣本篩選方法，其特征在于，包括：

將所有待篩選樣本輸入Yolov3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

獲取預(yù)先得到的每個所述待篩選樣本分別對應(yīng)的人工標注框數(shù)據(jù)，獲取所述Yolov3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識別每個所述待篩選樣本分別得到的計算機標注框數(shù)據(jù)，其中，所述人工標注框數(shù)據(jù)是指人工利用標注工具進行標注后，生成的xml文件；

根據(jù)每個所述待篩選樣本分別對應(yīng)的所述計算機標注框數(shù)據(jù)和人工標注框數(shù)據(jù)，計算每個所述待篩選樣本對應(yīng)的平均精準度；

比較各所述待篩選樣本分別對應(yīng)的平均精準度與第一預(yù)設(shè)值的大小關(guān)系；

將平均精準度大于第一預(yù)設(shè)值的待篩選樣本劃分為正常樣本。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的樣本篩選方法，其特征在于，所述根據(jù)每個所述待篩選樣本分別對應(yīng)的所述計算機標注框數(shù)據(jù)和人工標注框數(shù)據(jù)，計算每個所述待篩選樣本對應(yīng)的平均精準度的步驟，包括：

獲取指定樣本對應(yīng)的第一數(shù)組的左上角的第一坐標數(shù)據(jù)和右下角的第二坐標數(shù)據(jù)，以及所述指定樣本對應(yīng)的第二數(shù)組的左上角的第三坐標數(shù)據(jù)和右下角的第四坐標數(shù)據(jù)，其中，所述指定樣本為所有所述待篩選樣本中的任意一個，所述坐標數(shù)據(jù)包括橫坐標數(shù)據(jù)和縱坐標數(shù)據(jù)，所述第一數(shù)組為所述指定樣本的計算機標注框數(shù)據(jù)，所述第二數(shù)組為所述指定樣本的人工標注框數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述第一坐標數(shù)據(jù)和所述第三坐標數(shù)據(jù)的比較數(shù)據(jù)，以及所述第二坐標數(shù)據(jù)和所述第四坐標數(shù)據(jù)的比較數(shù)據(jù)，得到所述指定樣本的計算機標注框數(shù)據(jù)與所述指定樣本的人工標注框數(shù)據(jù)的交集，以及所述指定樣本的計算機標注框數(shù)據(jù)與所述指定樣本的人工標注框數(shù)據(jù)的并集；

根據(jù)公式Iou＝交集/并集，計算所述指定樣本的平均精準度；

根據(jù)所述指定樣本的平均精準度的計算過程，分別計算每個所述待篩選樣本分別對應(yīng)的平均精準度。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的樣本篩選方法，其特征在于，所述將平均精準度大于第一預(yù)設(shè)值的待篩選樣本劃分為正常樣本的步驟之后，包括：

判斷所述正常樣本的數(shù)量是否小于預(yù)設(shè)樣本數(shù)量；

若是，則從所述正常樣本中篩選出滿足預(yù)設(shè)條件的優(yōu)質(zhì)樣本；

通過對所述優(yōu)質(zhì)樣本進行數(shù)據(jù)加強的方式增多樣本數(shù)量，增多樣本數(shù)量后，正常樣本的數(shù)量大于所述預(yù)設(shè)樣本數(shù)量。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的樣本篩選方法，其特征在于，從所述正常樣本中篩選出滿足預(yù)設(shè)條件的優(yōu)質(zhì)樣本的步驟，包括：

獲取所有所述待篩選樣本分別對應(yīng)的平均精準度組成的數(shù)據(jù)分布圖；

從所述數(shù)據(jù)分布圖中，計算所述正常樣本占比所有所述待篩選樣本的指定比率；

根據(jù)所述指定比率確定優(yōu)質(zhì)樣本對應(yīng)的最低平均精準度值；

根據(jù)所述最低平均精準度值確定優(yōu)質(zhì)樣本。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的樣本篩選方法，其特征在于，通過對所述優(yōu)質(zhì)樣本進行數(shù)據(jù)加強的方式增多樣本數(shù)量，增多樣本數(shù)量后，正常樣本的數(shù)量大于所述預(yù)設(shè)樣本數(shù)量的步驟，包括：

判斷待數(shù)據(jù)加強的第一優(yōu)質(zhì)樣本的數(shù)據(jù)特征是否包括顯示狀態(tài)信息，其中，所述顯示狀態(tài)信息包括正立顯示或禁止翻轉(zhuǎn)，所述第一優(yōu)質(zhì)樣本為所有優(yōu)質(zhì)樣本中的任意一個；

若是，則選擇小角度偏移或者水平鏡像的方式進行數(shù)據(jù)加強；

若否，則選擇數(shù)據(jù)增強耗時最少的指定增強方式進行數(shù)據(jù)加強，其中，所述指定增強方式包括水平翻轉(zhuǎn)、垂直翻轉(zhuǎn)、鏡像或小角度偏移中的任一種。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的樣本篩選方法，其特征在于，從所述正常樣本中篩選出滿足預(yù)設(shè)條件的優(yōu)質(zhì)樣本的步驟，包括：

獲取樣本篩選對應(yīng)的任務(wù)目標；

根據(jù)所述任務(wù)目標確定篩選所述優(yōu)質(zhì)樣本對應(yīng)的第二預(yù)設(shè)值；

將平均精準度值大于所述第二預(yù)設(shè)值的正常樣本，確定為優(yōu)質(zhì)樣本。