多目标采集、图像识别及自动标注识别结果的系统和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出了多目标采集、图像识别及自动标注识别结果的系统和装置。该系统中模型训练模块首先通过沿九宫格连续轨迹拍摄小视频逐帧分解获得原始素材的九宫格图片样本；对样本进行训练以及检查清晰度。图像采集模块通过设置图像采集设备的连续对焦缩小光圈以采集样本的源图像；图像处理模块用于将源图像转换成二值图像，然后对光源中心区域进行一次切割，图像识别计算模块将一次切割后源图像进行二次切割，对二次切割后的源图像进行相似度匹配，将超过阈值的参数反馈给图像合成模块；图像合成模块将参数在源图像对应的子目标坐标位置上进行标注。本发明专利技术还提出了主动标注识别结果的装置，提高了多目标识别的准确度，以及直观的展示识别结果。

【技术实现步骤摘要】
多目标采集、图像识别及自动标注识别结果的系统和装置
本专利技术属于图像处理
，特别涉及多目标采集、图像识别及自动标注识别结果的系统。
技术介绍
自带光源的物体成像后往往会导致光源中心曝光过度，最终导致光源中心图像质量普遍较差；图像模型训练过程中，对采样样本的角度无特殊限定或定义，对物体特征抓取和定义比较片面。现有技术中，应用图像识别技术可识别单个或多个目标物体的图像，但图像识别后，识别结果通常以文字方式简单表达识别结果，识别结果与识别图像相互分离，特别是多目标物体的图像识别，识别结果的展示与识别图像的分离不便于用户直接了解识别目标；比如：在一个服务器面板识别故障图片即物体差异识别具体案例中，针对图像识别结果的反馈与故障图片无直接关联关系，导致运维人员需要通过反馈的识别结果重新理解故障图片；或者在对计算机内部组成部分进行培训或学习时，未能在输入的源图片中直接标注识别结果导致用户对描述的组成部分产生混淆。
技术实现思路
本专利技术提出了多目标采集、图像识别及自动标注识别结果的系统。通过操作移动终端的对焦服务本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.多目标采集、图像识别及自动标注识别结果的系统，其特征在于，包括：模型训练模块、图像采集模块、图像处理模块、图像识别计算模块和图像合成模块；/n所述模型训练模块首先通过沿九宫格连续轨迹拍摄小视频逐帧分解获得原始素材的九宫格图片样本；所述连续轨迹经过九宫格的每格且经过一次；基于九宫格图片对样本进行训练；通过对样本灰度图的像素矩阵进行方差计算以检查样本的清晰度；/n所述图像采集模块通过设置图像采集设备的连续对焦缩小光圈，减少光源的通带宽度以采集样本的源图像；/n所述图像处理模块用于将源图像转换成黑白二值图像，然后对光源中心区域进行一次切割，降低光源中心区域亮度，增加对比度；/n所述图像识别计算模...

【技术特征摘要】
1.多目标采集、图像识别及自动标注识别结果的系统，其特征在于，包括：模型训练模块、图像采集模块、图像处理模块、图像识别计算模块和图像合成模块；
所述模型训练模块首先通过沿九宫格连续轨迹拍摄小视频逐帧分解获得原始素材的九宫格图片样本；所述连续轨迹经过九宫格的每格且经过一次；基于九宫格图片对样本进行训练；通过对样本灰度图的像素矩阵进行方差计算以检查样本的清晰度；
所述图像采集模块通过设置图像采集设备的连续对焦缩小光圈，减少光源的通带宽度以采集样本的源图像；
所述图像处理模块用于将源图像转换成黑白二值图像，然后对光源中心区域进行一次切割，降低光源中心区域亮度，增加对比度；
所述图像识别计算模块用于将一次切割后源图像进行二次切割，并对二次切割后的源图像放入样本模型进行相似度匹配，将超过阈值匹配成功的参数反馈给图像合成模块；
所述图像合成模块接收图像识别模块反馈的参数，并将参数在源图像对应的子目标坐标位置上进行标注。


2.根据权利要求1所述的多目标采集、图像识别及自动标注识别结果的系统，其特征在于，所述系统还包括图像反馈模块；
所述图像反馈模块用于将所述图像合并模块标注的结果反馈给终端用户。


3.根据权利要求1所述的多目标采集、图像识别及自动标注识别结果的系统，其特征在于，所述基于九宫格图片对样本进行训练包括：根据九宫格中每格图片样本相对于原始素材的角度，以及根据所述角度下原始素材相对于侧面边的长度对样本进行训练；并纠正原始素材和样本不一致的训练结果。


4.根据权利要求1所述的多目标采集、图像识别及自动标注识别结果的系统，其特征在于，对纠正原始素材和样本不一致的训练结...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐琳，苏冰，孙叶，王顺阳，王永刚，唐鹏，邵欣，姜云，冯晓麟，彭根基，周鹏，张玉豹，王玉莎，李玉华，王广鹏，董晓斐，马德宇，徐斌，昝洪良，王凯隆，刘锐，李耀坤，董月娇，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司德州供电公司，
类型：发明
国别省市：山东;37