一种标注框的修正方法、电子设备及存储介质技术

本发明专利技术实施例涉及数据处理领域，公开了一种标注框的修正方法、电子设备及存储介质。本申请的部分实施例中，标注框的修正方法包括：根据图像的标注框信息，确定图像的标注框之间的重叠信息，重叠信息指示图像的标注框之间是否重叠；根据图像的标注框之间的重叠信息，若确定图像中存在重叠的标注框，调整图像的标注框，以减小重叠的标注框之间的重叠面积。该实施例中，可以减小标注框之间的重叠面积，提高基于深度学习的目标检测算法的学习效果，提高识别准确率。

A correction method of marking box, electronic equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种标注框的修正方法、电子设备及存储介质
本专利技术实施例涉及数据处理领域，特别涉及一种标注框的修正方法、电子设备及存储介质。
技术介绍
鱼眼镜头是比标准镜头视角更大、焦距更短的一种特殊镜头。由于鱼眼镜头的视角大焦距短的结构特点，导致其采集到的鱼眼图像具有畸变。鱼眼图像中的物体发生严重形变，同一物体在鱼眼镜头视角范围内的不同位置中，形变不同，所以同一物体特征无法被传统目标检测识别算法直接使用。业内对鱼眼镜头的应用，主要将其作为视觉传感器，用在视频监控场景中。对于鱼眼镜头拍摄的图像，先使用畸变校正算法将由鱼眼镜头采集到的畸变鱼眼图像进行校正，将其校正成符合人眼视觉效果的图片，然后使用拼接算法将校正后的鱼眼图像进行拼接。由于鱼眼图像的校正算法直接影响校正效果，目前的校正算法的校正效果都有其自身的局限性，校正后的鱼眼图像仍然很难直接被传统的目标检测识别算法使用。因此，业内开始使用准确率更高的基于深度学习的目标检测识别算法。基于深度学习的目标检测识别算法的原理是：通过使用整理好的训练数据(图片和对应标注文件)来训练检测识别模型，用训练好的模型，对一张图片中的物体进行检测识别。训练数据要求尽量覆盖一个目标物体的各个特征。然而，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：目前，基于深度学习的图像算法的训练数据都是由标准镜头采集。物体在图片中由镜头导致的光学畸变几乎可以忽略不计。基于深度学习的算法很容易学习到固定一类物体特征，训练好的模型对无畸变的图片检测识别效果很好。当直接使用由鱼眼镜头采集到的畸变鱼眼图像作为训练数据训练检测识别模型时，由于鱼眼镜头的光学畸变，基于深度学习的目标检测识别算法对畸变鱼眼图像中同一类物体特征的学习效果不好。
技术实现思路
本专利技术实施方式的目的在于提供一种标注框的修正方法、电子设备及存储介质，使得能够减小标注框之间的重叠面积，提高基于深度学习的目标检测算法的学习效果，提高识别准确率。为解决上述技术问题，本专利技术的实施方式提供了一种标注框的修正方法，包括以下步骤：根据图像的标注框信息，确定图像的标注框之间的重叠信息，重叠信息指示图像的标注框之间是否重叠；根据图像的标注框之间的重叠信息，若确定图像中存在重叠的标注框，调整图像的标注框，以减小重叠的标注框之间的重叠面积。本专利技术的实施方式还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述实施方式提及的修正方法。本专利技术的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施方式提及的标注框的修正方法。本专利技术实施方式相对于现有技术而言，基于图像的标注框之间的重叠信息，对图像中的标注框进行调整，减小标注框之间的重叠面积。由于图像中的标注框之间的重叠面积减小了，可以减少基于深度学习的目标检测算法将小标注框所标注的物体的特征学习成大标注框所标注的物体的特征的情况，提高基于深度学习的目标检测算法的学习效果，提高识别准确率。另外，调整图像的标注框，以减小重叠的标注框之间的重叠面积，具体包括：针对任意两个重叠的标注框，分别进行以下操作：确定两个重叠的标注框中面积较大的标注框；根据预设的调整规则，调整面积较大的标注框的边界，以减小重叠的标注框之间的重叠面积。另外，在确定两个重叠的标注框中面积较大的标注框之前，标注框的修正方法还包括：判断两个重叠的标注框之间的重叠面积比例是否大于第一阈值；若确定是，执行确定两个重叠的标注框中面积较大的标注框的步骤。该实施例中，可以提高处理效率，减少计算资源的消耗。另外，在判断两个重叠的标注框之间的重叠面积比例是否大于第一阈值之前，标注框的修正方法还包括：判断两个重叠的标注框之间的面积比例是否小于第二阈值；若确定是，执行判断两个重叠的标注框之间的重叠面积比例是否大于第一阈值的步骤。该实施例中，可以提高处理效率，减少计算资源的消耗。另外，预设的调整规则为：沿面积较大的标注框的最长边，向面积较大的标注框的重心方向，缩小面积较大的标注框，以使缩小后的标注框与两个重叠的标注框中面积较小的标注框的重叠面积比例小于等于第三阈值，其中，第三阈值小于或等于第一阈值。另外，两个重叠的标注框之间的重叠面积比例等于两个重叠的标注框之间的重叠面积/面积较大的标注框的面积，第一阈值大于等于20％，且，小于等于30％。另外，两个重叠的标注框之间的面积比例等于两个重叠的标注框中面积较小的标注框的面积/面积较大的标注框的面积，第二阈值大于等于20％，且小于等于30％。另外，在根据预设的调整规则，调整面积较大的标注框的边界，以减小重叠的标注框之间的重叠面积之后，标注框的修正方法还包括：更新面积较大的标注框与其他标注框的重叠信息；其中，其他标注框为所述图像中除面积较大的标注框以外的标注框；或者，更新与面积较大的标注框存在重叠的其他标注框与面积较大的标注框的重叠信息；其中，其他标注框为：根据更新前的重叠信息确定的与面积较大的标注框存在重叠的标注框中，除两个重叠的标注框中面积较小的标注框以外的标注框。另外，图像的标注框信息为图像的标注框的位置信息。附图说明一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图像进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。图1是根据本专利技术的第一实施方式的标注框的修正方法的流程图；图2是根据本专利技术的第二实施方式的标注框的修正方法的流程图；图3a是根据本专利技术的第二实施方式的调整前的标注框1和标注框2的位置示意图；图3b是根据本专利技术的第二实施方式的调整后的标注框1和标注框2的位置示意图；图4是根据本专利技术的第三实施方式的标注框的修正装置的结构示意图；图5是根据本专利技术的第四实施方式的电子设备的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本专利技术各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。除非上下文明确要求，否则整个说明书和权利要求书中的“包括”、“包含”等类似词语应当解释为包含的含义而不是排他或穷举的含义；也就是说，是“包括但不限于”的含义。在本专利技术公开的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本专利技术公开的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。本专利技术的第一实施方式涉及一种标注框的修正方法，应用于电子设备，如终端或服务器，如图1所示，标注框的修正方法包括以下步骤：步骤101：根据图像的标本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种标注框的修正方法，其特征在于，包括：/n根据图像的标注框信息，确定所述图像的标注框之间的重叠信息，所述重叠信息指示所述图像的标注框之间是否重叠；/n根据所述图像的标注框之间的重叠信息，若确定所述图像中存在重叠的标注框，调整所述图像的标注框，以减小重叠的标注框之间的重叠面积。/n

【技术特征摘要】
1.一种标注框的修正方法，其特征在于，包括：
根据图像的标注框信息，确定所述图像的标注框之间的重叠信息，所述重叠信息指示所述图像的标注框之间是否重叠；
根据所述图像的标注框之间的重叠信息，若确定所述图像中存在重叠的标注框，调整所述图像的标注框，以减小重叠的标注框之间的重叠面积。


2.根据权利要求1所述的标注框的修正方法，其特征在于，所述调整所述图像的标注框，以减小重叠的标注框之间的重叠面积，具体包括：
针对任意两个重叠的标注框，分别进行以下操作：
确定所述两个重叠的标注框中面积较大的标注框；
根据预设的调整规则，调整所述面积较大的标注框的边界，以减小重叠的标注框之间的重叠面积。


3.根据权利要求2所述的标注框的修正方法，其特征在于，在所述确定所述两个重叠的标注框中面积较大的标注框之前，所述标注框的修正方法还包括：
判断所述两个重叠的标注框之间的重叠面积比例是否大于第一阈值；
若确定是，执行所述确定所述两个重叠的标注框中面积较大的标注框的步骤。


4.根据权利要求3所述的标注框的修正方法，其特征在于，在所述判断所述两个重叠的标注框之间的重叠面积比例是否大于第一阈值之前，所述标注框的修正方法还包括：
判断所述两个重叠的标注框之间的面积比例是否小于第二阈值；
若确定是，执行所述判断所述两个重叠的标注框之间的重叠面积比例是否大于第一阈值的步骤。


5.根据权利要求2至4中任一项所述的标注框的修正方法，其特征在于，预设的调整规则为：沿所述面积较大的标注框的最长边，向所述面积较大的标注框的重心方向，缩小所述面积较大的标注框，以使缩小后的标注框与所述两个重叠的标注框中面积较小的标注框的重叠面积比例小于等...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文琦，
申请(专利权)人：深圳前海达闼云端智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44