一种智能图像标注方法技术

本发明专利技术公开了一种智能图像标注方法，包括以下步骤：步骤一：取得待标注的图像文件数据库，以及选取作为OK样本的图像文件；步骤二：进行判断是否与OK样本匹配成功；步骤三：将匹配出来的文件与OK样本文件进行相似度的人工对比；步骤四：若阈值合适不需要调整，则继续执行之前操作；若阈值不合适，需要进行调整之后再重复之前操作，然后根据相似度进行操作。本发明专利技术所述的一种智能图像标注方法，适用于工业图像数据的目标分类的特点，克服了人工标注中工业图像数据的数据量大、标注时间长、训练时间不足等问题，能够更好的进行工业图像数据的标注工作。注工作。注工作。

【技术实现步骤摘要】
一种智能图像标注方法


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，特别涉及一种智能图像标注方法。

技术介绍

[0002]图像标注在工业视觉方面起着举足轻重的作用。图像标注的主要目标是为了完成任务需求的特定标签的标注工作。这可以包括图像分割的标注、图像识别的标注、图像缺陷的标注；其中图像分割和图像识别的标注的工作，即是使用标注软件在图像上进行标签的绘制（分割一般是用边框标注，识别一般是不规则的多边形），有时候甚至会进行像素级标签的标注工作。
[0003]计算机视觉一般的任务需求是以下几种：物体检测、线/边缘检测、分割、关键点识别、图像分类。物体检测一般是使用2D检测和3D检测这两种。其中2D检测用于定义对象在图像中的位置，优点是方便，缺点也很明显无法提供重要信息以及会包含背景元素，从而影响训练。3D则是通过二位图像的边框线投影到三维意义上的长方体来实现，一般会进行系统上的区分体积和位置等特征，这种虽然会解决物体在具体方向上的问题，但还是会被背景造成一定影响。线和样条一般是进行区域的划分，多是用来检测有中断的线或是部分遮挡的物体，缺点是手工标注本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能图像标注方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：取得待标注的图像文件数据库，以及选取作为OK样本的图像文件；步骤二：进行判断是否与OK样本匹配成功；步骤三：将匹配出来的文件与OK样本文件进行相似度的人工对比；步骤四：若阈值不需要调整，则继续执行之前操作；若阈值需要调整，进行调整之后再重复之前操作，然后根据相似度进行操作。2.根据权利要求1所述的一种智能图像标注方法，其特征在于：所述步骤一包括以下分步骤：第一步：将未标注的数据集进行打乱，然后进行随机抽取，抽取出一定数量的图像数据文件；第二步：对抽取出来的图像数据文件进行相关缺陷的标注工作；第三步：将标注好的图像数据进行分门别类，再进行相应的计算，确定好样本池各样本的特征距离，并指定距离阈值；第四步：抽取出样本池中大于距离阈值的样本；第五步：把检索出来的所有图片再次进行标注，并和初始的标注文件合并，生成新的标注数据集；第六步：把新的标注集文件夹重新命名，文件夹名是从1开始的数字，...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢传鹏，程坦，刘涛，吕剑，
申请(专利权)人：中科海拓无锡科技有限公司，
类型：发明
国别省市：