图像数据的确定方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种图像数据的确定方法及装置。其中，该方法包括：对待检测的图像数据进行分割，得到多个预定尺寸的目标图像单元；对目标图像单元进行特征提取，得到初始特征数据；对初始特征数据进行分类，并基于分类结果对初始特征数据进行标记，得到目标特征数据，其中，目标特征数据包括：对预定检测结果存在干扰的数据。本申请解决了由于相关技术中在对视频等图像数据进行识别时，由于训练数据存在干扰数据造成的训练数据本身存在缺陷，以及基于该训练数据训练得到的识别模型，识别结果不准确，与实际情况偏差较大的技术问题。与实际情况偏差较大的技术问题。与实际情况偏差较大的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
图像数据的确定方法及装置


[0001]本申请涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种图像数据的确定方法及装置。

技术介绍

[0002]在利用人工智能算法，对视频、图像进行识别时，往往存在一些干扰识别结果的数据，例如，在火灾场景中，可利用有监督的学习方式，人工标记训练样本，以及异常样本，然后得到检测结果，但是由于火灾是小概率事件，很难获得穷尽各种烟火形态的训练数据，因此，在得到的训练数据中难免存在干扰火情识别结果的数据，产生误报警。
[0003]因此，相关技术中，在对视频、图像等进行识别时，由于训练数据中存在干扰数据，导致识别结果不准确，与实际情况偏差较大。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种图像数据的确定方法及装置，以至少解决由于相关技术中在对视频等图像数据进行识别时，由于训练数据存在干扰数据造成的训练数据本身存在缺陷，以及基于该训练数据训练得到的识别模型，识别结果不准确，与实际情况偏差较大的技术问题。
[0006]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种图像数据的确定方法，包括：对待检测的图像数据进行分割，得到多个预定尺寸的目标图像单元；对目标图像单元进行特征提取，得到初始特征数据；对初始特征数据进行分类，并基于分类结果对初始特征数据进行标记，得到目标特征数据，其中，目标特征数据包括：对预定检测结果存在干扰的数据。
[0007]可选地，对初始特征数据进行分类，基于分类结果对初始特征数据进行标记，得到目标特征数据，包括：确定分类结果中属于目标类型的初始特征数据；确定初始特征数据在目标图像单元中的位置信息；基于位置信息对初始特征数据进行标记，得到目标特征数据。
[0008]可选地，基于位置信息对初始特征数据进行标记，得到目标特征数据，包括：获取各个目标类型对应的权重值，其中，权重值用于指示目标类型的特征数据对预定检测结果的干扰程度，权重值越大，干扰程度越大；确定权重值对应的标记方式；在位置信息上基于标记方式，对初始特征数据进行标记，得到目标特征数据。
[0009]可选地，对待检测的图像数据进行分割，得到多个预定尺寸的目标图像单元，包括：确定接收图像数据过程中，各个数据块的接收时间；获取预定时长周期；基于预定时长周期对各个数据块的接收时间进行划分，得到多组子图像数据；对多组子图像数据中的每一组子图像数据进行分割，得到多个预定尺寸的目标图像单元。
[0010]可选地，对初始特征数据进行分类，基于分类结果对初始特征数据进行标记，得到目标特征数据之后，方法还包括：获取目标特征数据的属性值；记录属性值，其中，属性值至少包括：目标特征数据在图像数据中的坐标点，以及图像大小。
[0011]可选地，预定检测结果通过如下方式确定：基于无监督机制学习算法，对待检测数
据中除了目标特征数据之外的其他数据进行识别，得到预定检测结果。
[0012]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种图像数据的确定装置，包括：分割模块，用于对待检测的图像数据进行分割，得到多个预定尺寸的目标图像单元；提取模块，用于对目标图像单元进行特征提取，得到初始特征数据；分类模块，用于对初始特征数据进行分类，并基于分类结果对初始特征数据进行标记，得到目标特征数据，其中，目标特征数据包括：对预定检测结果存在干扰的数据。
[0013]可选地，分类模块，包括：第一确定单元，用于确定分类结果中属于目标类型的初始特征数据；第二确定单元，用于确定初始特征数据在目标图像单元中的位置信息；比较单元，用于基于位置信息对初始特征数据进行标记，得到目标特征数据。
[0014]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行任意一种图像数据的确定方法。
[0015]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行任意一种图像数据的确定方法。
[0016]在本申请实施例中，采用对存在干扰的数据进行标记的方式，通过对待检测的图像数据进行分割，得到多个预定尺寸的目标图像单元；对目标图像单元进行特征提取，得到初始特征数据；对初始特征数据进行分类，并基于分类结果对初始特征数据进行标记，得到目标特征数据，其中，目标特征数据包括：对预定检测结果存在干扰的数据，达到了将对检测结果存在干扰的数据进行标记，并可在后续识别数据时，忽略标记的数据的目的，从而实现了排除干扰数据，以确保后续识别结果更加准确，减少误差的技术效果，进而解决了由于相关技术中在对视频等图像数据进行识别时，由于训练数据存在干扰数据造成的训练数据本身存在缺陷，以及基于该训练数据训练得到的识别模型，识别结果不准确，与实际情况偏差较大的技术问题。
附图说明
[0017]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0018]图1是根据本申请实施例的一种可选的图像数据的确定方法的流程示意图；
[0019]图2是根据本申请实施例的一种可选的图像数据的确定装置的结构示意图。
具体实施方式
[0020]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
[0021]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或
描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0022]根据本申请实施例，提供了一种图像数据的确定方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0023]图1是根据本申请实施例的图像数据的确定方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：
[0024]步骤S102，对待检测的图像数据进行分割，得到多个预定尺寸的目标图像单元；
[0025]步骤S104，对目标图像单元进行特征提取，得到初始特征数据；
[0026]步骤S106，对初始特征数据进行分类，并本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像数据的确定方法，其特征在于，包括：对待检测的图像数据进行分割，得到多个预定尺寸的目标图像单元；对所述目标图像单元进行特征提取，得到初始特征数据；对所述初始特征数据进行分类，并基于分类结果对所述初始特征数据进行标记，得到目标特征数据，其中，所述目标特征数据包括：对预定检测结果存在干扰的数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述初始特征数据进行分类，基于分类结果对所述初始特征数据进行标记，得到目标特征数据，包括：确定所述分类结果中属于目标类型的初始特征数据；确定所述初始特征数据在所述目标图像单元中的位置信息；基于所述位置信息对所述初始特征数据进行标记，得到目标特征数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述位置信息对所述初始特征数据进行标记，得到目标特征数据，包括：获取各个所述目标类型对应的权重值，其中，所述权重值用于指示所述目标类型的特征数据对所述预定检测结果的干扰程度，所述权重值越大，所述干扰程度越大；确定所述权重值对应的标记方式；在所述位置信息上基于所述标记方式，对所述初始特征数据进行标记，得到目标特征数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对待检测的图像数据进行分割，得到多个预定尺寸的目标图像单元，包括：确定接收所述图像数据过程中，各个数据块的接收时间；获取预定时长周期；基于所述预定时长周期对所述各个数据块的接收时间进行划分，得到多组子图像数据；对所述多组子图像数据中的每一组子图像数据进行分割，得到所述多个预定尺寸的目标图像单元。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述初始特...

【专利技术属性】
技术研发人员：李杰，王海云，刘辉，陈茜，沙立成，张再驰，张印宝，张雨璇，金广厚，杨莉萍，孙鹤林，汪伟，李英昊，姚艺迪，李晓松，徐鹏，雷一鸣，于希娟，宋佳翰，师恩洁，李聪，蔡正梓，王海霞，赵昕辰，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：