一种带有对象标注框图像的检测方法技术

本发明专利技术实施例涉及一种带有对象标注框图像的检测方法，所述方法包括：获取第一图像数据；使用第一颜色进行显示；基于第一图像语义识别模型对各个第一对象标注框进行第一标注框检测；使用第二颜色进行显示；获取生成第一检测数据索引；将与第一检测数据索引对应的第一对象标注框作为当前标注框；若对应的第一检测数据为与原始状态不匹配则提供标注框修改接口对当前标注框进行第二标注框检测；使用第一颜色进行显示；对第一图像数据的对象检测合格率进行计算生成第一合格率数据；若超过预设的合格率阈值则将第一图像数据记为合格的对象标注框图像。通过本发明专利技术，可以保证标注图像的质量稳定性，提高感知模块测试有效性的目的。的。的。

【技术实现步骤摘要】
一种带有对象标注框图像的检测方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种带有对象标注框图像的检测方法。

技术介绍

[0002]自动驾驶系统的感知模块在车辆行驶过程中会对场景内所有对象进行对象类型识别，并将识别结果输出到下游决策模块作为轨迹决策参考。验证感知模块的识别准确度需要海量的路测图像数据进行测试，路测图像数据的准确度直接影响了感知模块的测试效果。常规情况下，研发机构会雇佣大量的人员对各个路测图像数据进行人工的对象标注，并将原始路测图像数据和标注后的图像数据作为测试
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比对数据组对感知模块的对象识别算法进行测试。这种处理方式产生的对象标注图像受人工因素影响，其标注质量波动性较大。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的，就是针对现有技术的缺陷，提供一种带有对象标注框图像的检测方法、电子设备及计算机可读存储介质，使用图像语义识别模型对标注图像中的各个对象标注框依次进行对象识别，若识别结果与原标注内容不匹配则根据二次检测模式对标注框进行基于人工或图像语义识别模型的二次识别并根据二次识别结果对原标注内容进行修正；最后再统计对象标注图像的对象检测合格率，若对象检测合格率达标则认为该对象标注图像质量合格可用于对感知模块的测试。在检测过程中，本专利技术还通过各个对象标注框的框边缘颜色设置来提高对各对象标注框的辨识度。通过本专利技术，可为对象标注图像提供一种标注质量评价机制，从而可以保证标注图像的质量稳定性，提高感知模块测试有效性的目的。
[0004]为实现上述目的，本专利技术实施例第一方面提供了一种带有对象标注框图像的检测方法，所述方法包括：
[0005]获取第一图像数据；所述第一图像数据包括多个第一对象标注框；
[0006]使用第一颜色对各个所述第一对象标注框的框边缘进行显示；
[0007]基于第一图像语义识别模型，对各个所述第一对象标注框依次进行第一标注框检测，生成对应的第一检测数据序列并显示；所述第一检测数据序列包括多个第一检测数据；所述第一检测数据与所述第一对象标注框一一对应；
[0008]使用第二颜色对所述第一检测数据为与原始状态不匹配的所述第一对象标注框的框边缘进行显示颜色变换处理；
[0009]获取用户对显示的所述第一检测数据序列的所述第一检测数据的选择结果，生成对应的第一检测数据索引；
[0010]将与所述第一检测数据索引对应的所述第一对象标注框作为当前标注框；若所述第一检测数据索引对应的所述第一检测数据为与原始状态不匹配，则提供标注框修改接口对所述当前标注框进行第二标注框检测；所述第二标注框检测完成后，使用所述第一颜色对所述当前标注框的框边缘进行显示颜色变换处理；
[0011]确认对所有所述第一检测数据为与原始状态不匹配的所述第一对象标注框都完成了对应的所述第二标注框检测后，对所述第一图像数据的对象检测合格率进行计算生成对应的第一合格率数据；
[0012]若所述第一合格率数据超过预设的合格率阈值，则将所述第一图像数据记为合格的对象标注框图像。
[0013]优选的，所述第一对象标注框包括第一框标识数据、第一对象类型数据、第一类型概率数据、第一框中心位置数据、第一框长度数据和第一框宽度数据。
[0014]优选的，所述基于第一图像语义识别模型，对各个所述第一对象标注框依次进行第一标注框检测，生成对应的第一检测数据序列并显示，具体包括：
[0015]以所述第一对象标注框的所述第一框标识数据的顺序，对各个所述第一对象标注框进行轮询，并将当前被轮询的所述第一对象标注框作为当前轮询标注框；
[0016]以所述当前轮询标注框的所述第一框中心位置数据为矩形中心位置坐标，以所述第一框长度数据为矩形长度，以所述第一框宽度数据为矩形宽度，在所述第一图像数据中定位对应的矩形图像区域，并提取该矩形图像区域的像素信息生成对应的当前待测图像数据；
[0017]基于所述第一图像语义识别模型，对所述当前待测图像数据进行语义对象识别，得到多个第一识别类型和对应的第一识别类型概率；从中选择概率最大的所述第一识别类型概率作为第一检测概率，将所述第一检测概率对应的所述第一识别类型作为第一检测类型；
[0018]若所述第一检测类型与所述当前轮询标注框的所述第一对象类型数据不匹配，则设置对应的所述第一检测数据为与原始状态不匹配；
[0019]若所述第一检测类型与所述当前轮询标注框的所述第一对象类型数据匹配，则计算所述第一检查概率与所述当前轮询标注框的所述第一类型概率数据的差值，生成对应的第一概率差数据；若所述第一概率差数据未超出预设的概率误差范围则设置对应的所述第一检测数据为与原始状态匹配；若所述第一概率差数据已超出所述概率误差范围则设置对应的所述第一检测数据为与原始状态不匹配；
[0020]由得到的所有所述第一检测数据组成所述第一检测数据序列，并对所述第一检测数据序列进行列表显示处理。
[0021]优选的，在所述将与所述第一检测数据索引对应的所述第一对象标注框作为当前标注框时，所述方法还包括：
[0022]按设定的闪烁频率，对所述当前标注框的框边缘进行闪烁显示。
[0023]优选的，所述若所述第一检测数据索引对应的所述第一检测数据为与原始状态不匹配，则提供标注框修改接口对所述当前标注框进行第二标注框检测，具体包括：
[0024]对预设的二次检测模式进行识别；
[0025]若所述二次检测模式为人工检测模式，则所述标注框修改接口具体为人工标注框修改接口，并获取用户使用所述人工标注框修改接口对所述当前标注框的所述第一对象类型数据、所述第一类型概率数据、所述第一框中心位置数据、所述第一框长度数据和所述第一框宽度数据的修改结果，对所述当前标注框的各个数据进行重置；
[0026]若所述二次检测模式为自动检测模式，则所述标注框修改接口具体为自动扩展标
注框修改接口；所述自动扩展标注框修改接口根据预设的长度扩展比例和宽度扩展比例在所述第一图像数据中对所述当前标注框进行图像区域扩展得到对应的扩展后图像区域；并提取所述扩展后图像区域的像素信息生成对应的当前待测图像数据；并基于第二图像语义识别模型，对所述当前待测图像数据进行语义对象识别，得到多个第二识别类型和对应的第二识别类型概率；并从中选择概率最大的所述第二识别类型概率对所述当前标注框的所述第一类型概率数据进行设置，根据所述第一类型概率数据对应的所述第二识别类型对所述当前标注框的所述第一对象类型数据进行设置，根据所述扩展后图像区域的区域中心点坐标对所述当前标注框的所述第一框中心位置数据进行设置，根据所述扩展后图像区域的扩展区域长度对所述当前标注框的所述第一框长度数据进行设置，根据所述扩展后图像区域的扩展区域宽度对所述当前标注框的所述第一框宽度数据进行设置；所述第二图像语义识别模型的识别精度不低于所述第一图像语义识别模型。
[0027]进一步的，所述自动扩展标注框修改接口根据预设的长度扩展比例和宽度扩展比例在所述第一图像数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种带有对象标注框图像的检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一图像数据；所述第一图像数据包括多个第一对象标注框；使用第一颜色对各个所述第一对象标注框的框边缘进行显示；基于第一图像语义识别模型，对各个所述第一对象标注框依次进行第一标注框检测，生成对应的第一检测数据序列并显示；所述第一检测数据序列包括多个第一检测数据；所述第一检测数据与所述第一对象标注框一一对应；使用第二颜色对所述第一检测数据为与原始状态不匹配的所述第一对象标注框的框边缘进行显示颜色变换处理；获取用户对显示的所述第一检测数据序列的所述第一检测数据的选择结果，生成对应的第一检测数据索引；将与所述第一检测数据索引对应的所述第一对象标注框作为当前标注框；若所述第一检测数据索引对应的所述第一检测数据为与原始状态不匹配，则提供标注框修改接口对所述当前标注框进行第二标注框检测；所述第二标注框检测完成后，使用所述第一颜色对所述当前标注框的框边缘进行显示颜色变换处理；确认对所有所述第一检测数据为与原始状态不匹配的所述第一对象标注框都完成了对应的所述第二标注框检测后，对所述第一图像数据的对象检测合格率进行计算生成对应的第一合格率数据；若所述第一合格率数据超过预设的合格率阈值，则将所述第一图像数据记为合格的对象标注框图像。2.根据权利要求1所述的带有对象标注框图像的检测方法，其特征在于，所述第一对象标注框包括第一框标识数据、第一对象类型数据、第一类型概率数据、第一框中心位置数据、第一框长度数据和第一框宽度数据。3.根据权利要求2所述的带有对象标注框图像的检测方法，其特征在于，所述基于第一图像语义识别模型，对各个所述第一对象标注框依次进行第一标注框检测，生成对应的第一检测数据序列并显示，具体包括：以所述第一对象标注框的所述第一框标识数据的顺序，对各个所述第一对象标注框进行轮询，并将当前被轮询的所述第一对象标注框作为当前轮询标注框；以所述当前轮询标注框的所述第一框中心位置数据为矩形中心位置坐标，以所述第一框长度数据为矩形长度，以所述第一框宽度数据为矩形宽度，在所述第一图像数据中定位对应的矩形图像区域，并提取该矩形图像区域的像素信息生成对应的当前待测图像数据；基于所述第一图像语义识别模型，对所述当前待测图像数据进行语义对象识别，得到多个第一识别类型和对应的第一识别类型概率；从中选择概率最大的所述第一识别类型概率作为第一检测概率，将所述第一检测概率对应的所述第一识别类型作为第一检测类型；若所述第一检测类型与所述当前轮询标注框的所述第一对象类型数据不匹配，则设置对应的所述第一检测数据为与原始状态不匹配；若所述第一检测类型与所述当前轮询标注框的所述第一对象类型数据匹配，则计算所述第一检查概率与所述当前轮询标注框的所述第一类型概率数据的差值，生成对应的第一概率差数据；若所述第一概率差数据未超出预设的概率误差范围则设置对应的所述第一检测数据为与原始状态匹配；若所述第一概率差数据已超出所述概率误差范围则设置对应的
所述第一检测数据为与原始状态不匹配；由得到的所有所述第一检测数据组成所述第一检测数据序列，并对所述第一检测数据序列进行列表显示处理。4.根据权利要求1所述的带有对象标注框图像的检测方法，其特征在于，在所述将与所述第一检测数据索引对应的所述第一对象标注框作为当前标注框时，所述方法还包括：按设定的闪烁频率，...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙宁，霍俊江，陈瀚，高景伯，贾轶春，姜川，
申请(专利权)人：北京车网科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：