目标标注方法、装置、设备与计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种目标标注方法，包括：获取待标注图像，并识别出所述待标注图像中的第一识别区和第二识别区；对所述第一识别区和所述第二识别区进行标注，以得到待过滤目标；基于预构建的评估函数，对所述待过滤目标进行过滤，以得到标注目标；所述第一识别区的区域大于所述第二识别区的区域。本发明专利技术还公开了一种目标标注装置、设备和计算机可读存储介质。本发明专利技术将标注对象分为第一识别区和第二识别区，再对第一识别区和第二识别区进行识别标注，提高标注速度和准确度，并且，为进一步提高标注精度，还采用评估函数对标注结果进行过滤，从而得到高精度的标注目标，实现智能标注。

【技术实现步骤摘要】
目标标注方法、装置、设备与计算机可读存储介质
本专利技术涉及自动驾驶中的图像识别
，尤其涉及目标标注方法、装置、设备与计算机可读存储介质。
技术介绍
自动驾驶汽车是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车，依靠人工智能、视觉计算等协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。其中，为了实现车辆自动驾驶，需要事先对车辆进行深度训练，以使得车辆在训练后，在路口行驶过程中，能够自动识别红绿灯，从而在自动驾驶的过程中遵守交通规则。而在训练过程中，为了使车辆能够正确的识别红绿灯，需要使用大量标注有红绿灯信息的图像对车辆进行训练，而传统的大量标注有红绿灯信息的图像是由人工手动标注上去的，使得训练过程中，需要较长的标注时间，且由于人工大量标注，容易出现标注错误，人工成本高等问题。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提出一种目标标注方法、装置、设备与计算机可读存储介质，旨在提高标注速度和标注准确度，实现智能标注。为实现上述目的，本专利技术提供一种目标标注方法，所述目标标注方法包括如下步骤：获取待标注图像，并识别出所述待标注图像中的第一识别区和第二识别区；对所述第一识别区和所述第二识别区进行标注，以得到待过滤目标；基于预构建的评估函数，对所述待过滤目标进行过滤，以得到标注目标；所述第一识别区的区域大于所述第二识别区的区域。优选地，所述获取待标注图像，并识别出所述待标注图像中的第一识别区和第二识别区的步骤包括：依次按照所述第一识别区和第二识别区对所述待标注图像进行识别。优选地，所述基于预构建的评估函数，对所述待过滤目标进行过滤，以得到标注目标的步骤包括：确定所述待过滤目标的参数信息，并将所述参数信息输入预构建的评估函数中，以得到评估值；基于所述评估值，对所述待过滤目标进行过滤，以得到标注目标。优选地，所述参数信息至少包括前后帧关系、同帧并列关系、包含关系和场景信息关系中的一种或几种。优选地，所述待过滤目标包括当前帧和上一帧，所述确定所述待过滤目标的参数信息，并将所述参数信息输入预构建的评估函数中，以得到评估值的步骤包括：基于两帧所述待过滤目标，确定所述待过滤目标对应的前后帧关系；和/或，基于当前帧，确定所述待过滤目标对应的同帧并列关系；和/或，基于当前帧，确定所述待过滤目标对应的包含关系；和/或，基于当前帧，确定所述待过滤目标对应的场景信息关系；将所述前后帧关系，和/或所述同帧并列关系，和/或所述包含关系，和/或所述场景信息关系输入预构建的评估函数中，以得到评估值。优选地，评估函数的预构建步骤包括：采集训练图像集，所述训练图像集包括携带有训练用待过滤目标的第一图像，以及携带有训练用标注目标的第二图像，所述第一图像和所述第二图像为相同图像；确定所述第一图像的训练用参数信息，并基于预设间距，依次确定所述训练用参数信息对应的权重值；依次将所述训练用参数信息和所述权重值输入初始评估函数中，以对所述第一图像进行过滤，并将过滤结果与第二图像进行比较，从而得到比较结果；基于所述比较结果，从所述权重值中选取最优权重值；基于所述最优权重值和所述初始评估函数，构建评估函数。优选地，所述对所述第一识别区和所述第二识别区进行标注，以得到待过滤目标的步骤包括：依次识别所述第一识别区和第二识别区的类别和颜色；基于所述类别和所述颜色对所述第一识别区和所述第二识别区进行标注，以得到待过滤目标。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种目标标注装置，所述目标标注装置包括：获取模块，用于获取待标注图像，并识别出所述待标注图像中的第一识别区和第二识别区；标注模块，用于对所述第一识别区和所述第二识别区进行标注，以得到待过滤目标；过滤模块，用于基于预构建的评估函数，对所述待过滤目标进行过滤，以得到标注目标；所述第一识别区的区域大于所述第二识别区的区域。优选地，所述获取模块还用于：依次按照所述第一识别区和第二识别区对所述待标注图像进行识别。优选地，所述过滤模块还用于：确定所述待过滤目标的参数信息，并将所述参数信息输入预构建的评估函数中，以得到评估值；基于所述评估值，对所述待过滤目标进行过滤，以得到标注目标。优选地，所述参数信息至少包括前后帧关系、同帧并列关系、包含关系和场景信息关系中的一种或几种。优选地，所述过滤模块还用于：基于两帧所述待过滤目标，确定所述待过滤目标对应的前后帧关系；和/或，基于当前帧，确定所述待过滤目标对应的同帧并列关系；和/或，基于当前帧，确定所述待过滤目标对应的包含关系；和/或，基于当前帧，确定所述待过滤目标对应的场景信息关系；将所述前后帧关系，和/或所述同帧并列关系，和/或所述包含关系，和/或所述场景信息关系输入预构建的评估函数中，以得到评估值。优选地，所述目标标注装置还包括构建模块，所述构建模块用于：采集训练图像集，所述训练图像集包括携带有训练用待过滤目标的第一图像，以及携带有训练用标注目标的第二图像，所述第一图像和所述第二图像为相同图像；确定所述第一图像的训练用参数信息，并基于预设间距，依次确定所述训练用参数信息对应的权重值；依次将所述训练用参数信息和所述权重值输入初始评估函数中，以对所述第一图像进行过滤，并将过滤结果与第二图像进行比较，从而得到比较结果；基于所述比较结果，从所述权重值中选取最优权重值；基于所述最优权重值和所述初始评估函数，构建评估函数。优选地，所述标注模块还用于：依次识别所述第一识别区和第二识别区的类别和颜色；基于所述类别和所述颜色对所述第一识别区和所述第二识别区进行标注，以得到待过滤目标。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种目标标注设备，所述目标标注设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的目标标注程序，所述目标标注程序被所述处理器执行时实现如上所述的目标标注方法的步骤。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有目标标注程序，所述目标标注程序被处理器执行时实现如上所述的目标标注方法的步骤。本专利技术提出的目标标注方法，获取待标注图像，并识别出所述待标注图像中的第一识别区和第二识别区；对所述第一识别区和所述第二识别区进行标注，以得到待过滤目标；基于预构建的评估函数，对所述待过滤目标进行过滤，以得到标注目标；所述第一识别区的区域大于所述第二识别区的区域。本专利技术将标注对象分为第一识别区和第二识别区，再对第一识别区和第二识别区进行识别标注，提高标注速度和准确度，并且，为进一步提高标注精度，还采用评估函数对标注结果进行过滤，从而得到高精度的标注目标，实现智能标注。附图说明图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标标注方法，其特征在于，所述目标标注方法包括如下步骤：/n获取待标注图像，并识别出所述待标注图像中的第一识别区和第二识别区；/n对所述第一识别区和所述第二识别区进行标注，以得到待过滤目标；/n基于预构建的评估函数，对所述待过滤目标进行过滤，以得到标注目标；/n所述第一识别区的区域大于所述第二识别区的区域。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标标注方法，其特征在于，所述目标标注方法包括如下步骤：
获取待标注图像，并识别出所述待标注图像中的第一识别区和第二识别区；
对所述第一识别区和所述第二识别区进行标注，以得到待过滤目标；
基于预构建的评估函数，对所述待过滤目标进行过滤，以得到标注目标；
所述第一识别区的区域大于所述第二识别区的区域。


2.如权利要求1所述的目标标注方法，其特征在于，所述获取待标注图像，并识别出所述待标注图像中的第一识别区和第二识别区的步骤包括：
依次按照所述第一识别区和第二识别区对所述待标注图像进行识别。


3.如权利要求1所述的目标标注方法，其特征在于，所述基于预构建的评估函数，对所述待过滤目标进行过滤，以得到标注目标的步骤包括：
确定所述待过滤目标的参数信息，并将所述参数信息输入预构建的评估函数中，以得到评估值；
基于所述评估值，对所述待过滤目标进行过滤，以得到标注目标。


4.如权利要求3所述的目标标注方法，其特征在于，所述参数信息至少包括前后帧关系、同帧并列关系、包含关系和场景信息关系中的一种或几种。


5.如权利要求4所述的目标标注方法，其特征在于，所述待过滤目标包括当前帧和上一帧，所述确定所述待过滤目标的参数信息，并将所述参数信息输入预构建的评估函数中，以得到评估值的步骤包括：
基于两帧所述待过滤目标，确定所述待过滤目标对应的前后帧关系；
和/或，基于当前帧，确定所述待过滤目标对应的同帧并列关系；
和/或，基于当前帧，确定所述待过滤目标对应的包含关系；
和/或，基于当前帧，确定所述待过滤目标对应的场景信息关系；
将所述前后帧关系，和/或所述同帧并列关系，和/或所述包含关系，和/或所述场景信息关系输入预构建的评估函数中，以得到评估值。


6.如权利要求1所述的目标标注方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：李坚铳，陈坤杰，霍达，
申请(专利权)人：广州文远知行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44