确定业务算法的系统、方法、计算机设备及存储介质技术方案

本申请实施例公开了一种确定业务算法的系统、方法、计算机设备及存储介质，属于人工智能技术领域。基于本申请实施例提供的系统，对于针对第一拍摄场景的第一业务算法，可以基于第一业务算法对第二拍摄场景下采集的图像的算法分析数据，对第一业务算法中的模型进行训练，得到更新后的第二业务算法，从而使得业务算法能够不断适应新的拍摄场景，进而使得业务算法能够不断满足新的业务需求。也即是，本申请实施例提供了一种能够自主学习的系统，该系统能够不断基于新的场景自动更新业务算法。统能够不断基于新的场景自动更新业务算法。统能够不断基于新的场景自动更新业务算法。

【技术实现步骤摘要】
确定业务算法的系统、方法、计算机设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及人工智能
，特别涉及一种确定业务算法的系统、方法、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展，对于任一业务，均可以部署实现该业务的业务算法。业务算法中通常包括一个或多个模型，通过这一个或多个模型的联动作用便可使得业务算法实现该业务。这一个或多个模型可以为基于深度学习得到模型。
[0003]相关技术中，对于某个业务算法，获取用于训练该业务算法中各个模型的训练样本，然后采用人工方式添加训练样本的标签。基于训练样本的标签对初始化的各个训练模型进行训练，便可得到训练后的各个模型，从而得到业务算法。
[0004]上述训练后的模型在后续业务算法的应用中输出的数据通常不符合预先设置的要求，导致业务算法通常不能满足业务需求。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种确定业务算法的系统、方法、计算机设备及存储介质，可以使得业务算法更好地满足业务需求。所述技术方案如下：
[0006]一方面，提供了一种确定业务算法的系统，所述系统包括模型仓库模块、感知推理模块、训练模块和算法仓库模块：
[0007]所述模型仓库模块，用于获取第一业务算法中的模型，所述第一业务算法中的模型为基于第一图像集训练得到的，所述第一图像集为基于相机在第一拍摄场景下采集的图像获取的；
[0008]所述感知推理模块，用于获取所述第一业务算法对第二图像集的算法分析数据，所述第二图像集为基于所述相机在第二拍摄场景下采集的图像获取的，所述算法分析数据为所述第一业务算法对所述第二图像集进行分析过程中的数据；
[0009]所述训练模块，用于基于所述第二图像集、以及所述算法分析数据对所述第一业务算法中的模型进行训练；
[0010]所述算法仓库模块，用于基于所述第一业务算法中训练后的模型确定第二业务算法。
[0011]可选地，所述第一业务算法中包括多个模型；
[0012]所述系统还包括数据筛选模块，所述数据筛选模块用于：
[0013]基于所述第一业务算法中的各个模型，对所述第二图像集进行分类，得到与所述多个模型分别对应的图像集合；
[0014]所述训练模块，用于：
[0015]对于所述多个模型中第一模型，基于所述第一模型对应的第一图像集合的算法分析数据，确定所述第一图像集合中图像的伪标签，任一图像的伪标签指示相应图像的校正
后的识别结果；根据所述第一图像集合中图像的伪标签，以及所述第一图像集合，对所述第一模型进行训练，得到第二模型；
[0016]所述算法仓库模块用于：
[0017]将所述第一业务算法中的所述第一模型替换为所述第二模型，得到所述第二业务算法。
[0018]可选地，所述训练模块用于：
[0019]从所述第一图像集合中各个图像的算法分析数据中，获取所述第一图像集合中各个图像在所述第一模型下的识别结果；
[0020]根据所述第一图像集合中各个图像的算法分析数据和/或人工标注信息，对所述第一图像集合中各个图像在所述第一模型下的识别结果的真假值进行判断；
[0021]基于判断结果确定所述第一图像集合中各个图像的伪标签。
[0022]可选地，所述系统还包括用户交互模块，所述用户交互模块用于：
[0023]响应于针对所述第一图像集合中任一图像的标注指令，获取与所述任一图像对应的人工标注信息。
[0024]可选地，所述数据筛选模块还用于：
[0025]对于分类后的各个图像集合，对所述各个图像集合中的图像进行数据过滤，将过滤后的各个图像集合确定为所述多个模型分别对应的图像集合。
[0026]可选地，所述训练模块用于：
[0027]如果训练后的第一模型对于所述第二图像集的识别准确率大于训练前的所述第一模型对于所述第二图像集的识别准确率，则将所述训练后的第一模型确定为所述第二模型。
[0028]可选地，所述系统还包括数据仓库模块，所述数据仓库模块用于：
[0029]存储与所述多个模型分别对应的图像集合。
[0030]可选地，所述算法仓库模块，还用于：
[0031]将所述第二业务算法推送至业务设备，以使所述业务设备将加载的所述第一业务算法更新为所述第二业务算法，所述业务设备为实现业务的设备。
[0032]可选地，所述模型仓库模块还用于：
[0033]存储所述第二业务算法中各个模型以及各个模型的标识。
[0034]可选地，所述模型仓库模块中配置有功能映射表，所述功能映射表用于指示用户基于功能查询模型；
[0035]所述模型仓库模块还用于：
[0036]在所述功能映射表中添加所述第二业务算法中各个模型的功能和模型标识之间的对应关系。
[0037]可选地，所述算法分析数据是基于元数据协议封装的数据。
[0038]另一方面、提供了一种确定业务算法的方法，所述方法包括：
[0039]获取第一业务算法中的模型，所述第一业务算法中的模型为基于第一图像集训练得到的，所述第一图像集为基于相机在第一拍摄场景下采集的图像获取的；
[0040]获取所述第一业务算法对第二图像集的算法分析数据，所述第二图像集为基于所述相机在第二拍摄场景下采集的图像获取的，所述算法分析数据为所述第一业务算法对所
述第二图像集进行分析过程中的数据；
[0041]基于所述第二图像集、以及所述算法分析数据对所述第一业务算法中的模型进行训练；
[0042]基于所述第一业务算法中训练后的模型确定第二业务算法。
[0043]可选地，所述第一业务算法中包括多个模型；
[0044]所述方法还包括：
[0045]基于所述第一业务算法中的各个模型，对所述第二图像集进行分类，得到与所述多个模型分别对应的图像集合；
[0046]所述基于所述第二图像集、以及所述算法分析数据对所述第一业务算法中的模型进行训练，得到第二业务算法，包括：
[0047]对于所述多个模型中第一模型，基于所述第一模型对应的第一图像集合的算法分析数据，确定所述第一图像集合中图像的伪标签，任一图像的伪标签指示相应图像的校正后的识别结果；
[0048]根据所述第一图像集合中图像的伪标签，以及所述第一图像集合，对所述第一模型进行训练，得到第二模型；
[0049]所述基于所述第一业务算法中训练后的模型确定第二业务算法，包括：
[0050]将所述第一业务算法中的所述第一模型替换为所述第二模型，得到所述第二业务算法。
[0051]可选地，所述基于所述第一模型对应的第一图像集合的算法分析数据，确定所述第一图像集合中图像的伪标签，包括：
[0052]从所述第一图像集合中各个图像的算法分析数据中，获取所述第一图像集合中各个图像在所述第一模型下的识别结果；
[0053]根据所述第一图像集合中各个图像的算法分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种确定业务算法的系统，其特征在于，所述系统包括模型仓库模块、感知推理模块、训练模块和算法仓库模块：所述模型仓库模块，用于获取第一业务算法中的模型，所述第一业务算法中的模型为基于第一图像集训练得到的，所述第一图像集为基于相机在第一拍摄场景下采集的图像获取的；所述感知推理模块，用于获取所述第一业务算法对第二图像集的算法分析数据，所述第二图像集为基于所述相机在第二拍摄场景下采集的图像获取的，所述算法分析数据为所述第一业务算法对所述第二图像集进行分析过程中的数据；所述训练模块，用于基于所述第二图像集、以及所述算法分析数据对所述第一业务算法中的模型进行训练；所述算法仓库模块，用于基于所述第一业务算法中训练后的模型确定第二业务算法。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述第一业务算法中包括多个模型；所述系统还包括数据筛选模块，所述数据筛选模块用于：基于所述第一业务算法中的各个模型，对所述第二图像集进行分类，得到与所述多个模型分别对应的图像集合；所述训练模块，用于：对于所述多个模型中第一模型，基于所述第一模型对应的第一图像集合的算法分析数据，确定所述第一图像集合中图像的伪标签，任一图像的伪标签指示相应图像的校正后的识别结果；根据所述第一图像集合中图像的伪标签，以及所述第一图像集合，对所述第一模型进行训练，得到第二模型；所述算法仓库模块用于：将所述第一业务算法中的所述第一模型替换为所述第二模型，得到所述第二业务算法。3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述训练模块用于：从所述第一图像集合中各个图像的算法分析数据中，获取所述第一图像集合中各个图像在所述第一模型下的识别结果；根据所述第一图像集合中各个图像的算法分析数据和/或人工标注信息，对所述第一图像集合中各个图像在所述第一模型下的识别结果的真假值进行判断；基于判断结果确定所述第一图像集合中各个图像的伪标签。4.如权利要求3所述的系统，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张睿轩，车军，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：