一种行人图片标注方法、装置、存储介质和智能设备制造方法及图纸

本申请适用于信息处理技术领域，提出一种行人图片标注方法、装置、存储介质和智能设备。该方法包括：播放待标注的视频，基于所述待标注的视频包含的每一帧视频图片进行行人检测；获取检测到行人的目标视频图片，提取所述目标视频图片中的行人特征信息；获取所述目标视频图片的图片特征信息；根据所述图片特征信息与所述行人特征信息，对所述目标视频图片进行标注。本申请可在提高处理海量视频行人图片标注的效率的同时提高标注的精确性，从而使得标注后的行人图片的适用性更高。

A pedestrian image annotation method, device, storage medium and intelligent device

【技术实现步骤摘要】
一种行人图片标注方法、装置、存储介质和智能设备
本申请属于信息处理
，尤其涉及一种行人图片标注方法、装置、存储介质和智能设备。
技术介绍
行人检测是可广泛应用于车辆辅助驾驶、人体运动分析和智能视频监控等领域中。行人检测是对于给定的图像和视频，判断出其中是否有行人，进一步地，如果有行人，则对行人进行标注，标注后的行人图像可用于研究实验，如模型训练。传统的行人图片标注方法，仅标注图片中的行人特征信息，标注信息不够精确，标注后的行人图片适用性较低。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种行人图片标注方法、装置、存储介质和智能设备，以解决现有技术中，传统的行人图片标注方法，仅标注图片中的行人特征信息，标注信息不够精确，标注后的行人图片适用性较低的问题。第一方面，本申请实施例提供了一种行人图片标注方法，包括：播放待标注的视频，基于所述待标注的视频包含的每一帧视频图片进行行人检测；获取检测到行人的目标视频图片，提取所述目标视频图片中的行人特征信息；获取所述目标视频图片的图片特征信息；根据所述图片特征信息与所述行人特征信息，对所述目标视频图片进行标注。进一步的，所述行人特征信息包括着装特征信息，所述提取所述目标视频图片中的行人特征信息，包括：获取所述目标视频图片中的人体区域的图像；对所述人体区域的图像进行图像预处理；应用训练好的用于着装识别的深度学习模型对经过所述图像预处理的所述人体区域的图像进行着装识别，得到所述人体区域的着装特征信息。进一步的，所述图片特征信息包括图片位置信息，所述获取所述目标视频图片的图片特征信息，包括：根据所述待标注的视频的每一帧视频图片及各帧视频图片的播放顺序，构建初始图片序列；按序分别为所述初始图片序列中的各帧视频图片标号，得到各帧视频图片的序列号，所述序列号用于标识所述视频图片在所述待标注的视频中的位置；从所述初始图片序列中，依次提取检测到行人的目标视频图片及其序列号；根据所述目标视频图片的序列号，分别确定所述目标视频图片在所述待标注的视频中的位置信息。进一步的，在所述根据所述图片特征信息与所述行人特征信息，对所述目标视频图片进行标注的步骤之后，还包括：根据所述行人特征信息，构建用于存储所述行人特征信息对应的行人的目标视频图片的个人图片集，将所述个人图片集中的目标视频图片进行关联标记；根据所述关联标记，按指定统计算法将所述个人图片集中的目标视频图片进行统计分析；将所述统计分析的结果作为新的标注信息，对已标注的所述目标视频图片进行二次标注。进一步的，所述行人图片标注方法还包括：将标注后的所述目标视频图片存入临时图片集合中，对所述临时图片集合中的目标视频图片进行标注验证；将标注验证过的所述临时图片集合存入所述待标注的视频对应的标注文件夹中。进一步的，所述对所述临时图片集合中的目标视频图片进行标注验证，包括：从所述临时视频集合中抽取指定数量的目标视频图片，并获取所述指定数量的目标视频图片的标注信息；将所述指定数量的目标视频图片作为验证样本图片，发送至标注平台进行人工标注，获取人工标注信息；计算所述验证样本图片的标注信息与所述人工标注信息的文本相似度；若所述文本相似度达到预设相似度阈值，则所述临时图片集合中的目标视频图片验证通过。第二方面，本申请实施例提供了一种行人图片标注装置，包括：行人检测单元，用于播放待标注的视频，基于所述待标注的视频包含的每一帧视频图片进行行人检测；行人特征信息获取单元，用于获取检测到行人的目标视频图片，提取所述目标视频图片中的行人特征信息；图片特征信息获取单元，用于获取所述目标的视频图片的图片特征信息；行人图片标注单元，用于根据所述图片特征信息与所述行人特征信息，对所述目标视频图片进行标注。第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本申请实施例第一方面提出的行人图片标注方法。第四方面，本申请实施例提供了一种智能设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例第一方面提出的行人图片标注方法。第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面所述的行人图片标注方法。本申请实施例中，通过播放待标注的视频，基于所述待标注的视频包含的每一帧视频图片进行行人检测，在检测到行人时自动获取检测到行人的目标视频图片，提取所述目标视频图片中的行人特征信息，再获取所述目标视频图片的图片特征信息，根据所述图片特征信息与所述行人特征信息，自动对所述目标视频图片进行标注，可提高处理海量视频中行人图片标注的效率，并且，结合行人特性信息与图片特征信息对视频中的行人图片进行标注，可提高标注的精确性和有效性，从而使得标注后的行人图片的适用性更高。可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的行人图片标注方法的实现流程图；图2是本专利技术实施例提供的行人图片标注方法提取行人特征信息的具体实现流程图；图3是本专利技术实施例提供的行人图片标注方法S103的具体实现流程图；图4是本专利技术实施例提供的行人图片标注方法S104的具体实现流程图；图5是本专利技术另一实施例提供的行人图片标注方法的实现流程图；图6是本专利技术另一实施例提供的行人图片标注方法S505的具体实现流程图；图7是本专利技术实施例提供的行人图片标注装置的结构框图；图8是本专利技术实施例提供的智能设备的示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。本申请提出一种行人图片标注方法，能够处理海量视频的行人图片标注，有效减少视频行人图片标注的时间和人力，提高行人图片标注的效率。图1示出了本申请实施例提供的行人图片标注方法的实现流程，该方法流程包括步本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种行人图片标注方法，其特征在于，包括：/n播放待标注的视频，基于所述待标注的视频包含的每一帧视频图片进行行人检测；/n获取检测到行人的目标视频图片，提取所述目标视频图片中的行人特征信息；/n获取所述目标视频图片的图片特征信息；/n根据所述图片特征信息与所述行人特征信息，对所述目标视频图片进行标注。/n

【技术特征摘要】
1.一种行人图片标注方法，其特征在于，包括：
播放待标注的视频，基于所述待标注的视频包含的每一帧视频图片进行行人检测；
获取检测到行人的目标视频图片，提取所述目标视频图片中的行人特征信息；
获取所述目标视频图片的图片特征信息；
根据所述图片特征信息与所述行人特征信息，对所述目标视频图片进行标注。


2.如权利要求1所述的行人图片标注方法，其特征在于，所述行人特征信息包括着装特征信息，所述提取所述目标视频图片中的行人特征信息，包括：
获取所述目标视频图片中的人体区域的图像；
对所述人体区域的图像进行图像预处理；
应用训练好的用于着装识别的深度学习模型对经过所述图像预处理的所述人体区域的图像进行着装识别，得到所述人体区域的着装特征信息。


3.如权利要求1所述的行人图片标注方法，其特征在于，所述图片特征信息包括图片位置信息，所述获取所述目标视频图片的图片特征信息，包括：
根据所述待标注的视频的每一帧视频图片及各帧视频图片的播放顺序，构建初始图片序列；
按序分别为所述初始图片序列中的各帧视频图片标号，得到各帧视频图片的序列号，所述序列号用于标识所述视频图片在所述待标注的视频中的位置；
从所述初始图片序列中，依次提取检测到行人的目标视频图片及其序列号；
根据所述目标视频图片的序列号，分别确定所述目标视频图片在所述待标注的视频中的位置信息。


4.如权利要求1所述的行人图片标注方法，其特征在于，在所述根据所述图片特征信息与所述行人特征信息，对所述目标视频图片进行标注之后，包括：
根据所述行人特征信息，构建用于存储所述行人特征信息对应的行人的目标视频图片的个人图片集，将所述个人图片集中的目标视频图片进行关联标记；
根据所述关联标记，按指定统计算法将所述个人图片集中的目标视频图片进行统计分析；
将所述统计分析的结果作为新的标注信息，对已标注的所述目标视频图片进行二次标注。


5.如权利要求1所述的行人图片标注方法，其特征在于，所述行人图片标注方法还...

【专利技术属性】
技术研发人员：张国辉，康振，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44