一种标签生成方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种标签生成方法及装置，获取待处理图像，待处理图像中可以包括车辆，车辆包括多个特征区域，特征区域具有边缘特征点，边缘特征点具有区域属性，根据特征区域的边缘特征点的区域属性，可以确定预设区域的轮廓，预设区域为多个特征区域中的至少一个，基于预设区域的轮廓，可以为预设区域生成区域标签。也就是说，本申请实施例不再是通过人工来为车辆的预设区域生成区域标签，而是利用边缘特征点的区域属性，减少了人工设置标签的数量，提高了人工设置标签的使用次数，自动为预设区域生成区域标签，提高了标签生成效率。

A label generation method and device

【技术实现步骤摘要】
一种标签生成方法及装置
本专利技术涉及汽车领域，特别是涉及一种标签生成方法及装置。
技术介绍
目前，可以对车辆进行拍摄得到目标图像，基于图像识别模型可以识别出目标图像中的车辆，这种识别车辆的方法在自动驾驶领域等具有广泛的应用。然而，目前的图像识别模型需要大量的训练数据进行训练，这些训练数据为具有标签的图像，标签可以指示图像中车辆所在位置，这样训练得到的图像识别模型具有从图像中识别出车辆的功能。而为目标图像中车辆所在位置设置标签，主要还是依赖人工，例如利用包围车辆的矩形框体现车辆在图像中的位置，参考图1所示，为目标图像的示意图，则可以为矩形框所在的像素点生成标签，以体现矩形框内的像素点为车辆所在位置的像素点。然而，这种标签生成方式需要大量的人为工作量，效率较为低下，若为了提高标签生成的效率而减少标签数据，最终会降低图像识别精度。因此，如何减少前期为图像中的车辆生成标签的工作量，提高生成标签的效率，是图像识别方法中一个重要的问题。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种标签生成方法和装置，提高了标签的生成效率。本申请实施例提供一种标签生成方法，所述方法包括：获取待处理图像，所述待处理图像包括车辆，所述车辆包括多个特征区域，所述特征区域具有边缘特征点，所述边缘特征点具有区域属性；根据所述特征区域的边缘特征点的区域属性，确定预设区域的轮廓；所述预设区域为所述多个特征区域中的至少一个；基于所述预设区域的轮廓，为所述预设区域生成区域标签。可选的，所述边缘特征点的区域属性通过特征点标签体现，所述特征点标签与所属的特征区域对应。可选的，所述根据所述特征区域的边缘特征点的区域属性，确定预设区域的轮廓，包括：根据所述特征区域的边缘特征点的区域属性，从所述边缘特征点中确定与所述预设区域相关的边缘特征点；根据所述与所述预设区域相关的边缘特征点，确定预设区域的轮廓。可选的，所述与所述预设区域相关的边缘特征点包括：属于所述预设区域的边缘特征点，和/或，与所述预设区域相关的特征区域的边缘特征点；所述与预设区域相关的特征区域包括与所述预设区域相邻和/或交叠的特征区域。可选的，所述特征区域包括：整车区域、车头区域、侧身区域、车尾区域、前车灯区域、前车窗区域、保险杠区域、后车灯区域、后车窗区域、前车轮区域、后车轮区域、侧车窗区域、后视镜区域、车门区域。本申请实施例还提供了一种标签生成装置，所述装置包括：图像获取单元，用于获取待处理图像，所述待处理图像包括车辆，所述车辆包括多个特征区域，所述特征区域具有边缘特征点，所述边缘特征点具有区域属性；区域轮廓确定单元，用于根据所述特征区域的边缘特征点的区域属性，确定预设区域的轮廓；所述预设区域为所述多个特征区域中的一个；区域标签生成单元，用于基于所述预设区域的轮廓，为所述预设区域生成区域标签。可选的，所述区域轮廓确定单元，包括：边缘特征点确定单元，用于根据所述特征区域的边缘特征点的区域属性，从所述边缘特征点中确定与所述预设区域相关的边缘特征点；区域轮廓确定子单元，用于根据所述与所述预设区域相关的边缘特征点，确定预设区域的轮廓。可选的，所述与所述预设区域相关的边缘特征点包括：属于所述预设区域的边缘特征点，和/或，与所述预设区域相关的特征区域的边缘特征点；所述与预设区域相关的特征区域包括与所述预设区域相邻和/或交叠的特征区域。可选的，所述特征区域包括：整车区域、车头区域、侧身区域、车尾区域、前车灯区域、前车窗区域、保险杠区域、后车灯区域、后车窗区域、前车轮区域、后车轮区域、侧车窗区域、后视镜区域、车门区域。本申请实施例还提供了一种标签生成设备，包括：处理器、存储器、系统总线；所述处理器以及所述存储器通过所述系统总线相连；所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行所述的标签生成方法。本申请实施例还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中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行所述的标签生成方法。本申请实施例提供了一种标签生成方法及装置，获取待处理图像，待处理图像中可以包括车辆，车辆包括多个特征区域，特征区域具有边缘特征点，边缘特征点具有区域属性，根据特征区域的边缘特征点的区域属性，可以确定预设区域的轮廓，预设区域为多个特征区域中的至少一个，基于预设区域的轮廓，可以为预设区域生成区域标签。也就是说，本申请实施例不再是通过人工来为车辆的预设区域生成区域标签，而是利用边缘特征点的区域属性，减少了人工设置标签的数量，提高了人工设置标签的使用次数，自动为预设区域生成区域标签，提高了标签生成效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为现有技术中一种目标图像的示意图；图2为本申请实施例提供的一种标签生成方法的流程图；图3为本申请实施例提供的一种待处理图像的示意图；图4为本申请实施例提供的另一种待处理图像的示意图；图5为本申请实施例提供的一种车辆特征获取装置的结构框图。具体实施方式为了使本
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，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，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，都属于本申请保护的范围。目前，可以对车辆进行拍摄得到目标图像，基于图像识别模型可以识别出目标图像中的车辆，这种识别车辆的方法在自动驾驶领域具有广泛的应用。例如可以通过车辆上设置的摄像头对前方路况进行拍摄得到目标图像，通过识别目标图像中的车辆得到前方路况信息，从而确定自动驾驶控制策略。然而，目前的图像识别模型需要大量的训练数据进行训练，这些训练数据为具有标签的图像，标签可以指示图像中车辆所在位置，这样训练得到的图像识别模型具有从图像中识别出车辆的功能。例如包围车辆的矩形框所在的像素点可以具有标签，体现车辆所在位置在图像中的矩形框内。而为目标图像中车辆所在位置设置标签，主要还是依赖人工，在目标图像中识别出车辆，并选择车辆所在区域的像素点添加标签。然而，这种标签生成方式需要大量的人为工作量，效率较为低下，若为了提高标签生成的效率而减少标签数据，最终会降低图像识别精度，例如仅用矩形框表示车辆的位置，而无法识别出车辆的不同区域的特性。因此，如何减少前期为图像中的车辆生成标签的工作量，提高生成标签的效率，是图像识别方法中一个重要的问题。基于以上技术问题，本申请实施例提供了一种标签生成方法及装本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种标签生成方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待处理图像，所述待处理图像包括车辆，所述车辆包括多个特征区域，所述特征区域具有边缘特征点，所述边缘特征点具有区域属性；/n根据所述特征区域的边缘特征点的区域属性，确定预设区域的轮廓；所述预设区域为所述多个特征区域中的至少一个；/n基于所述预设区域的轮廓，为所述预设区域生成区域标签。/n

【技术特征摘要】
1.一种标签生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待处理图像，所述待处理图像包括车辆，所述车辆包括多个特征区域，所述特征区域具有边缘特征点，所述边缘特征点具有区域属性；
根据所述特征区域的边缘特征点的区域属性，确定预设区域的轮廓；所述预设区域为所述多个特征区域中的至少一个；
基于所述预设区域的轮廓，为所述预设区域生成区域标签。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘特征点的区域属性通过特征点标签体现，所述特征点标签与所属的特征区域对应。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征区域的边缘特征点的区域属性，确定预设区域的轮廓，包括：
根据所述特征区域的边缘特征点的区域属性，从所述边缘特征点中确定与所述预设区域相关的边缘特征点；
根据所述与所述预设区域相关的边缘特征点，确定预设区域的轮廓。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述与所述预设区域相关的边缘特征点包括：属于所述预设区域的边缘特征点，和/或，与所述预设区域相关的特征区域的边缘特征点；所述与预设区域相关的特征区域包括与所述预设区域相邻和/或交叠的特征区域。


5.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，所述特征区域包括：整车区域、车头区域、侧身区域、车尾区域、前车灯区域、前车窗区域、保险杠区域、后车灯区域、后车窗区域、前车轮区域、后车轮区域、侧车窗区域、后视镜区域、车门区域。


6.一种标签生成装置，其特征在于，所述装置包括：
图像获取单元，用于获取待处理图像，所述待处理图像包括车辆，所述车辆包括多个特征区域，所述特征区域具有边缘特征点，所述边缘特征点具有区域属...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏英菲，
申请(专利权)人：东软睿驰汽车技术沈阳有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21