基于标注者专业度管理的矿石图片标注方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于标注者专业度管理的矿石图片标注方法和系统，包括采用预先构建的矿石标注模型对样本图片中目标矿石进行标注得到第一标注结果；根据多个标注者权值和多个标注者用户端对样本图片中目标矿石的人工标注结果，得到第二标注结果；根据第二标注结果得到标注者拟合命中率，根据多个标注者的标注者拟合命中率划分每个标注者的专业度等级，使得标注者专业度能够得到客观评价，根据标注者的专业度等级设置标注者权值，提高标注结果的准确性；根据第一标注结果和第二标注结果得到的人机标注重合度调整矿石标注模型。本发明专利技术能够客观评价标注者的专业度，根据标注者的专业度影响标注结果裁决，确保矿石图片标注结果的准确性，提高标注效率。

【技术实现步骤摘要】
基于标注者专业度管理的矿石图片标注方法和系统
本专利技术涉及矿石图片分类
，尤其是涉及一种基于标注者专业度管理的矿石图片标注方法和系统。
技术介绍
在对矿石进行开采时，需要将矿石与废石分开，而对矿石进行图像识别是提高矿石开采效率、确保矿石品质的重要手段。对矿石进行准确标注，是实现矿石图像识别的重要前提。目前，在训练深度学习模型时，矿石标注主要依赖于人工标注，而矿石类的图片样本对于人工标注是一项十分具有挑战性的工作。普通人限于经验和专业知识很难保证标注准确性，而采用专业人员标注矿石类的图片样本则要面临标注效率和标注结果评价两大难题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于标注者专业度管理的矿石图片标注方法和系统，能够提高标注效率，确保标注结果的准确性，缩短神经网络的训练时间，提升深度学习模型的准确性。第一方面，实施例提供一种基于标注者专业度管理的矿石图片标注方法，包括：采用预先构建的矿石标注模型对样本图片中的目标矿石进行标注，得到第一标注结果；获取多个标注者用户端发送的多个标注者权值和多个标注者用户端对同一张样本图片对目标矿石的人工标注结果；根据所述多个标注者权值和多个标注者用户端对样本图片中目标矿石的人工标注结果，得到样本图片的第二标注结果，在样本图片上展示所述第二标注结果；根据所述第一标注结果和所述第二标注结果得到人机标注重合度；根据所述人机标注重合度调整所述矿石标注模型。在可选的实施方式中，所述多个标注者用户端对同一张样本图片的人工标注结果包括多个标注者用户端对同一张样本图片的多个标注者标签投票结果和多个标注者框选区域结果；所述第二标注结果包括矿石类别和矿石区域标框；其中，预先为同一样本图片设置多个类别的标签以获取标注者标签投票结果；根据所述多个标注者权值和多个标注者用户端对样本图片的人工标注结果，得到样本图片的第二标注结果包括：根据多个标注者标签投票结果和标注者权值得到每个类别的标签得分；将得分最高的标签所对应的类别作为样本图片的矿石类别；根据多个标注者框选区域结果得到重叠区域；根据所述重叠区域得到矿石区域标框。在可选的实施方式中，预先存储每个标注者的专业度等级，根据每个标注者的专业度等级得到每个标注者的标注者权值；所述方法还包括：根据多个标注者用户端对同一张样本图片的人工标注结果和第二标注结果得到多个标注者的标注者拟合命中率；根据多个标注者的标注者拟合命中率得到每个专利的专业度等级。在可选的实施方式中，根据多个标注者的标注者拟合命中率得到每个专利的专业度等级包括：根据多个标注者拟合命中率得到每个标注者的拟合命中率均值和拟合偏差值；当标注者的拟合命中率均值高于预设阈值时，根据所述拟合偏差值调整相应标注者的专业度等级。在可选的实施方式中，还包括：当标注者的拟合命中率均值低于预设阈值时，向相应的标注者用户端发送警告信息。在可选的实施方式中，所述矿石标注模型为深度学习模型。第二方面，实施例提供的一种基于标注者专业度管理的矿石图片标注装置，包括：第一标注结果模块，用于采用预先构建的矿石标注模型对样本图片中的目标矿石进行标注，得到第一标注结果；获取模块，用于获取多个标注者用户端发送的多个标注者权值和多个标注者用户端对同一张样本图片对目标矿石的人工标注结果；第二标注结果模块，用于根据所述多个标注者权值和多个标注者用户端对样本图片对目标矿石的人工标注结果，得到样本图片的第二标注结果，在样本图片上展示所述第二标注结果；人机标注重合度模块，用于根据所述第一标注结果和所述第二标注结果得到人机标注重合度；调整模块，用于根据所述人机标注重合度调整所述矿石标注模型。第三方面，实施例提供的一种基于标注者专业度管理的矿石图片标注系统，包括标注者用户端和第二方面所述的矿石图片标注装置；所述标注者用户端，用于接收矿石图片标注装置发送的样本图片，对样本图片进行标注得到人工标注结果，并向矿石图片标注装置发送所述人工标注结果和标注者权值；所述矿石图片标注装置，用接收多个标注者用户端发送的多个人工标注结果和多个标注者权值，根据所述多个人工标注结果和多个标注者权值，得到样本图片的第二标注结果并加以展示；以及调整矿石标注模型。第四方面，实施例提供一种基于标注者专业度管理的矿石分选系统，包括识别模块和分选模块；所述识别模块，用于获取当前矿石的实时矿石图片，并采用第二方面所述的矿石图片标注装置得到的目标矿石的矿石标注模型识别矿石实时图片中的目标矿石，得到实时识别结果；所述分选模块，用于根据所述实时识别结果控制分选执行机构从当前矿石中分选出目标矿石。第五方面，实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上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所述前述实施方式任一项所述的方法的步骤。第六方面，实施例提供一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码使所述处理器执行所述前述实施方式任一项所述方法。本专利技术提供的基于标注者专业度管理的矿石图片标注方法和系统，通过矿石标注模型得到第一标注结果，通过标注者用户端得到人工标注结果，结合人工标注结果和标注者权值得到第二标注结果，根据所述第一标注结果和所述第二标注结果得到人机标注重合度，从而根据人机标注重合度调整所述矿石标注模型；本专利技术由于采用人机结合的方式调整矿石标注模型，从而能够提高标注效率，降低人工标注难度，确保标注结果的准确性，减少工作量，缩短神经网络的训练时间，提升深度学习模型的准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的基于标注者专业度管理的矿石图片标注方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的基于标注者专业度管理的矿石图片标注装置的原理图；图3为本专利技术实施例提供的基于标注者专业度管理的矿石图片标注系统的原理图；图4为本专利技术实施例提供的基于标注者专业度管理的矿石分选系统的原理图；图5为本专利技术实施例提供的电子设备的原理图。图标：21-第一标注结果模块；22-获取模块；23-第二标注结果模块；24-人机标注重合度模块；25-调整模块；31-标注者用户端；32-矿石图片标注装置；41-识别模块；42-分选模块；400-电子设备；401-通信接口；402-处理器；403-存储器；404-总线。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，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于标注者专业度管理的矿石图片标注方法，其特征在于，包括：/n采用预先构建的矿石标注模型对样本图片中的目标矿石进行标注，得到第一标注结果；/n获取多个标注者用户端发送的多个标注者权值和多个标注者用户端对同一张样本图片中的目标矿石的人工标注结果；/n根据所述多个标注者权值和多个标注者用户端对样本图片中目标矿石的人工标注结果，得到样本图片的第二标注结果，在样本图片上展示所述第二标注结果；/n根据所述第一标注结果和所述第二标注结果得到人机标注重合度；/n根据所述人机标注重合度调整所述矿石标注模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于标注者专业度管理的矿石图片标注方法，其特征在于，包括：
采用预先构建的矿石标注模型对样本图片中的目标矿石进行标注，得到第一标注结果；
获取多个标注者用户端发送的多个标注者权值和多个标注者用户端对同一张样本图片中的目标矿石的人工标注结果；
根据所述多个标注者权值和多个标注者用户端对样本图片中目标矿石的人工标注结果，得到样本图片的第二标注结果，在样本图片上展示所述第二标注结果；
根据所述第一标注结果和所述第二标注结果得到人机标注重合度；
根据所述人机标注重合度调整所述矿石标注模型。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个标注者用户端对同一张样本图片的人工标注结果包括多个标注者用户端对同一张样本图片的多个标注者标签投票结果和多个标注者框选区域结果；所述第二标注结果包括矿石类别和矿石区域标框；其中，预先为同一样本图片设置多个类别的标签以获取标注者标签投票结果；根据所述多个标注者权值和多个标注者用户端对样本图片的人工标注结果，得到样本图片的第二标注结果包括：
根据多个标注者标签投票结果和标注者权值得到每个类别的标签得分；
将得分最高的标签所对应的类别作为样本图片的矿石类别；
根据多个标注者框选区域结果得到重叠区域；
根据所述重叠区域得到矿石区域标框。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先存储每个标注者的专业度等级，根据每个标注者的专业度等级得到每个标注者权值；所述方法还包括：
根据多个标注者用户端对同一张样本图片的人工标注结果和第二标注结果得到多个标注者的标注者拟合命中率；
根据多个标注者的标注者拟合命中率得到每个专利的专业度等级。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据多个标注者的标注者拟合命中率得到每个专利的专业度等级包括：
根据多个标注者拟合命中率得到每个标注者的拟合命中率均值和拟合偏差值；
当标注者的拟合命中率均值高于预设阈值时，根据所述拟合偏差值调整相应标注者的专业度等级。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯化一，谭琦，
申请(专利权)人：天津美腾科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12