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