【技术实现步骤摘要】
机器视觉的效能评估方法与系统
本专利技术涉及一种图像辨识技术，尤其涉及一种机器视觉的效能评估方法与系统。
技术介绍
图像辨识技术已经发展的越来越成熟，但对于机器视觉的效能评估机制仍有不足。例如，当遇到图像中聚集在一起的多个物件时，机器视觉可能会大范围选取这些物件。但是，以最早期的评估机制来说，此评估机制可能会因为没有对这些物件逐一标记，而认为机器视觉的效能不佳。此外，根据谷歌(Google)所提出的OpenImage的规范，虽然聚集在一起的多个物件可以被视为一次性地辨识成功，但是仍无法具体区分这些物件中到底有几个被成功辨识并予以评分。
技术实现思路
本专利技术提供一种机器视觉的效能评估方法与系统，可改善上述问题。本专利技术实施例提供一种机器视觉的效能评估方法，其包括：获得图像，其中所述图像呈现多个物件且所述物件包括第一物件与第二物件；经由机器视觉对所述图像执行图像辨识以获得对应于所述第一物件与所述第二物件的至少其中之一的预测框；合并对应于所述第一物件的第一标准框与对应于所述第二物件的第二标准框以获...
【技术保护点】
1.一种机器视觉的效能评估方法，包括：/n获得图像，其中所述图像呈现多个物件且所述多个物件包括第一物件与第二物件；/n经由机器视觉对所述图像执行图像辨识以获得对应于所述第一物件与所述第二物件的至少其中之一的预测框；/n合并对应于所述第一物件的第一标准框与对应于所述第二物件的第二标准框以获得第三标准框；以及/n根据所述第三标准框与所述预测框获得评估信息，其中所述评估信息反映所述机器视觉对于所述图像中的所述多个物件的预测效率。/n
【技术特征摘要】
1.一种机器视觉的效能评估方法，包括：
获得图像，其中所述图像呈现多个物件且所述多个物件包括第一物件与第二物件；
经由机器视觉对所述图像执行图像辨识以获得对应于所述第一物件与所述第二物件的至少其中之一的预测框；
合并对应于所述第一物件的第一标准框与对应于所述第二物件的第二标准框以获得第三标准框；以及
根据所述第三标准框与所述预测框获得评估信息，其中所述评估信息反映所述机器视觉对于所述图像中的所述多个物件的预测效率。
2.根据权利要求1所述的机器视觉的效能评估方法，其中所述第一物件与所述第二物件在所述图像中的最短距离间隔小于距离门槛值。
3.根据权利要求1所述的机器视觉的效能评估方法，其中合并对应于所述第一物件的所述第一标准框与对应于所述第二物件的所述第二标准框以获得所述第三标准框的步骤包括：
判断所述第一标准框是否属于目标群；
判断所述第二标准框是否属于所述目标群；以及
响应于所述第一标准框与所述第二标准框皆属于所述目标群而合并所述第一标准框与所述第二标准框以获得所述第三标准框。
4.根据权利要求3所述的机器视觉的效能评估方法，其中判断所述第一标准框是否属于所述目标群的步骤包括：
根据所述第一标准框与所述预测框之间的重叠状态判定所述第一标准框属于所述目标群。
5.根据权利要求1所述的机器视觉的效能评估方法，其中合并对应于所述第一物件的所述第一标准框与对应于所述第二物件的所述第二标准框以获得所述第三标准框的步骤包括：
将所述图像中不属于所述第一标准框与所述第二标准框的部分区域合并为所述第三标准框的部分。
6.根据权利要求1所述的机器视觉的效能评估方法，其中根据所述第三标准框与所述预测框获得所述评估信息的步骤包括：
根据所述第三标准框与所述预测框之间的重叠状态获得所述预测框的预测状态，其中所述预测状态反映所述第一物件与所述第二物件皆被所述机器视觉找到；以及
根据所述预测状态获得所述评估信息。
7.根据权利要求6所述的机器视觉的效能评估方法，其中根据所述预测状态获得所述评估信息的步骤包括：
根据所述预测状态与所述预测框的产生顺序更新第一类参数与第二类参数；以及
根据所述第一类参数与所述第二类参数获得所述评估信息。
8.根据权利要求7所述的机器视觉的效能评估方法，还包括：
根据所述预测框的总数更新所述第一类参数；以及
根据所述第一标准框与所述第二标准框的总数更新所述第二类参数。
9.一种机器视觉的效能评估系统，包括：
储存装置，储存图像，其中所述图像呈...
【专利技术属性】
技术研发人员：林昀廷，萧妟如，刘书承，林承毅，
申请(专利权)人：宏碁股份有限公司，
类型：发明
国别省市：中国台湾;71
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