[發(fā)明專利]基于目標檢測的目標邊界記錄方法、裝置和計算設備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110658862.3
• 申請日: 2021-06-15
• 公開（公告）號: CN113343999B
• 公開（公告）日: 2022-04-08
• 發(fā)明（設計）人: 喬元風;曾凡
• 申請（專利權）人: 萱闈（北京）生物科技有限公司;河南萱闈堂醫(yī)療信息科技有限公司
• 主分類號: G06V20/70
• 分類號: G06V20/70;G06V10/25;G06V10/44;G06F16/58;G06F16/51
• 代理公司: 北京箴思知識產權代理有限公司 11913
• 代理人: 李春暉

本發(fā)明的實施方式提供了一種基于目標檢測的目標邊界記錄方法、裝置和計算設備。該方法包括：通過實例分割模型對原始影像數(shù)據(jù)進行目標檢測，得到原始影像數(shù)據(jù)中的目標位置處顯示第一預設形式標識的第一影像數(shù)據(jù)，以及得到目標位置處顯示第二預設形式標識的第二影像數(shù)據(jù)；獲取第一影像數(shù)據(jù)的第一邊界數(shù)據(jù)，并將第一邊界數(shù)據(jù)存儲至目標的目標類型對應的第一邊界數(shù)據(jù)存儲文件中；獲取第二影像數(shù)據(jù)的第二邊界數(shù)據(jù)，并將第二邊界數(shù)據(jù)存儲至目標的目標類型對應的第二邊界數(shù)據(jù)存儲文件中。本發(fā)明能夠對原始圖像中的目標自動進行邊界識別，并且可以將識別到的邊界數(shù)據(jù)自動的與目標對應的目標類型進行關聯(lián)存儲，提升了對圖片標注的效率。

技術領域

本發(fā)明的實施方式涉及人工智能領域，更具體地，本發(fā)明的實施方式涉及一種基于目標檢測的目標邊界記錄方法、裝置和計算設備。

背景技術

本部分旨在為權利要求書中陳述的本發(fā)明的實施方式提供背景或上下文。此處的描述不因為包括在本部分中就承認是現(xiàn)有技術。

近年來，為了提高系統(tǒng)目標檢測準確性，可以使用基于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡模型來對圖像或視頻進行目標檢測，但是在神經(jīng)網(wǎng)絡模型投入使用之前需要使用標注后的圖片對神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練。目前，可以通過語義分割識別圖片中目標的范圍掩碼，從而基于范圍掩碼實現(xiàn)對圖片中目標的分割。然而，在實踐中發(fā)現(xiàn)，為了保證對分割后的圖片標注的準確性，通常需要通過人工的方式對圖片進行標注，過程復雜，操作難度較大，從而導致圖片標注的效率較低。

發(fā)明內容

在本上下文中，本發(fā)明的實施方式期望提供一種基于目標檢測的目標邊界記錄方法、裝置和計算設備。

在本發(fā)明實施方式的第一方面中，提供了一種基于目標檢測的目標邊界記錄方法，包括：

通過實例分割模型對原始影像數(shù)據(jù)進行目標檢測，得到所述原始影像數(shù)據(jù)中的目標位置處顯示第一預設形式標識的第一影像數(shù)據(jù)，以及得到所述目標位置處顯示第二預設形式標識的第二影像數(shù)據(jù)；

獲取所述第一影像數(shù)據(jù)的第一邊界數(shù)據(jù)，并將所述第一邊界數(shù)據(jù)存儲至所述目標的目標類型對應的第一邊界數(shù)據(jù)存儲文件中；

獲取所述第二影像數(shù)據(jù)的第二邊界數(shù)據(jù)，并將所述第二邊界數(shù)據(jù)存儲至所述目標的目標類型對應的第二邊界數(shù)據(jù)存儲文件中。

在本實施方式的一個實施例中，所述原始影像數(shù)據(jù)為基于時序的影像數(shù)據(jù)，獲取所述第一影像數(shù)據(jù)的第一邊界數(shù)據(jù)，并將所述第一邊界數(shù)據(jù)存儲至所述目標的目標類型對應的第一邊界數(shù)據(jù)存儲文件中，包括：

從所述第一影像數(shù)據(jù)中獲取基于時序的第一檢測內容數(shù)據(jù)；其中，所述第一檢測內容數(shù)據(jù)中至少包含所述第一影像數(shù)據(jù)標識的目標的目標類型、當前時刻以及第一邊界數(shù)據(jù)；

基于時序遍歷所述第一檢測內容數(shù)據(jù)，構建類型映射字典；其中，所述類型映射字典中包含至少一個時間映射字典，所述時間映射字典與目標類型一一對應，且任意兩個時間映射字典對應的目標類型不同；

基于所述類型映射字典，將所述第一檢測內容數(shù)據(jù)中的所述第一邊界數(shù)據(jù)存儲至所述目標的目標類型對應的第一邊界數(shù)據(jù)存儲文件中。

在本實施方式的一個實施例中，基于時序遍歷所述第一檢測內容數(shù)據(jù)，構建類型映射字典，包括：

基于時序遍歷所述第一檢測內容數(shù)據(jù)，構建時間映射字典，所述時間映射字典中包含至少一個當前時刻與第一邊界數(shù)據(jù)的時間鍵值對，其中，所述時間鍵值對中的當前時刻與第一邊界數(shù)據(jù)從同一第一檢測內容數(shù)據(jù)中獲取；

基于所述第一檢測內容數(shù)據(jù)和所述時間映射字典，構建類型映射字典，所述類型映射字典中包含至少一個目標類型與時間映射字典的類型鍵值對，所述目標類型與所述時間映射字典中的當前時刻和第一邊界數(shù)據(jù)屬于同一第一檢測內容數(shù)據(jù)。

在本實施方式的一個實施例中，基于所述第一檢測內容數(shù)據(jù)和所述時間映射字典，構建類型映射字典之后，所述方法還包括：