基于目标检测的目标边界记录方法、装置和计算设备制造方法及图纸

本发明专利技术的实施方式提供了一种基于目标检测的目标边界记录方法、装置和计算设备。该方法包括：通过实例分割模型对原始影像数据进行目标检测，得到原始影像数据中的目标位置处显示第一预设形式标识的第一影像数据，以及得到目标位置处显示第二预设形式标识的第二影像数据；获取第一影像数据的第一边界数据，并将第一边界数据存储至目标的目标类型对应的第一边界数据存储文件中；获取第二影像数据的第二边界数据，并将第二边界数据存储至目标的目标类型对应的第二边界数据存储文件中。本发明专利技术能够对原始图像中的目标自动进行边界识别，并且可以将识别到的边界数据自动的与目标对应的目标类型进行关联存储，提升了对图片标注的效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
基于目标检测的目标边界记录方法、装置和计算设备


[0001]本专利技术的实施方式涉及人工智能领域，更具体地，本专利技术的实施方式涉及一种基于目标检测的目标边界记录方法、装置和计算设备。

技术介绍

[0002]本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003]近年来，为了提高系统目标检测准确性，可以使用基于深度学习的神经网络模型来对图像或视频进行目标检测，但是在神经网络模型投入使用之前需要使用标注后的图片对神经网络模型进行训练。目前，可以通过语义分割识别图片中目标的范围掩码，从而基于范围掩码实现对图片中目标的分割。然而，在实践中发现，为了保证对分割后的图片标注的准确性，通常需要通过人工的方式对图片进行标注，过程复杂，操作难度较大，从而导致图片标注的效率较低。

技术实现思路

[0004]在本上下文中，本专利技术的实施方式期望提供一种基于目标检测的目标边界记录方法、装置和计算设备。
[0005]在本专利技术实施方式的第一方面中，提供了一种基于目标检测的目标边界记录方法，包括：
[0006]通过实例分割模型对原始影像数据进行目标检测，得到所述原始影像数据中的目标位置处显示第一预设形式标识的第一影像数据，以及得到所述目标位置处显示第二预设形式标识的第二影像数据；
[0007]获取所述第一影像数据的第一边界数据，并将所述第一边界数据存储至所述目标的目标类型对应的第一边界数据存储文件中；
[0008]获取所述第二影像数据的第二边界数据，并将所述第二边界数据存储至所述目标的目标类型对应的第二边界数据存储文件中。
[0009]在本实施方式的一个实施例中，所述原始影像数据为基于时序的影像数据，获取所述第一影像数据的第一边界数据，并将所述第一边界数据存储至所述目标的目标类型对应的第一边界数据存储文件中，包括：
[0010]从所述第一影像数据中获取基于时序的第一检测内容数据；其中，所述第一检测内容数据中至少包含所述第一影像数据标识的目标的目标类型、当前时刻以及第一边界数据；
[0011]基于时序遍历所述第一检测内容数据，构建类型映射字典；其中，所述类型映射字典中包含至少一个时间映射字典，所述时间映射字典与目标类型一一对应，且任意两个时间映射字典对应的目标类型不同；
[0012]基于所述类型映射字典，将所述第一检测内容数据中的所述第一边界数据存储至
所述目标的目标类型对应的第一边界数据存储文件中。
[0013]在本实施方式的一个实施例中，基于时序遍历所述第一检测内容数据，构建类型映射字典，包括：
[0014]基于时序遍历所述第一检测内容数据，构建时间映射字典，所述时间映射字典中包含至少一个当前时刻与第一边界数据的时间键值对，其中，所述时间键值对中的当前时刻与第一边界数据从同一第一检测内容数据中获取；
[0015]基于所述第一检测内容数据和所述时间映射字典，构建类型映射字典，所述类型映射字典中包含至少一个目标类型与时间映射字典的类型键值对，所述目标类型与所述时间映射字典中的当前时刻和第一边界数据属于同一第一检测内容数据。
[0016]在本实施方式的一个实施例中，基于所述第一检测内容数据和所述时间映射字典，构建类型映射字典之后，所述方法还包括：
[0017]当检测到所述时间映射字典中存在一个当前时刻对应多个第一边界数据的时间键值对时，计算得到所述多个第一边界数据的平均值；
[0018]基于所述平均值确定所述当前时刻与所述平均值的时间键值对。
[0019]在本实施方式的一个实施例中，所述第一边界数据包括所述第一影像数据对应的横向数值、纵向数值、影像宽和影像高。
[0020]在本实施方式的一个实施例中，获取所述第二影像数据的第二边界数据，并将所述第二边界数据存储至所述目标位置的目标类型对应的第二边界数据存储文件中，包括：
[0021]从所述第二影像数据中获取掩码图像；
[0022]对所述掩码图像进行图像处理，得到第二边界数据；
[0023]将所述第二边界数据存储至所述目标位置的目标类型对应的第二边界数据存储文件中。
[0024]在本实施方式的一个实施例中，对所述掩码图像进行图像处理，得到第二边界数据，包括：
[0025]对所述掩码图像进行灰度变换，得到所述掩码图像对应的灰度掩码图像；
[0026]通过多级边缘检测算法对所述灰度掩码图像进行运算，得到掩码边界数据；
[0027]对所述掩码边界数据进行二值化处理，得到第二边界数据。
[0028]在本专利技术实施方式的第二方面中，提供了一种基于目标检测的目标边界记录装置，包括：
[0029]检测单元，用于通过实例分割模型对原始影像数据进行目标检测，得到所述原始影像数据中的目标位置处显示第一预设形式标识的第一影像数据，以及得到所述目标位置处显示第二预设形式标识的第二影像数据；
[0030]第一获取单元，用于获取所述第一影像数据的第一边界数据，并将所述第一边界数据存储至所述目标的目标类型对应的第一边界数据存储文件中；
[0031]第二获取单元，用于获取所述第二影像数据的第二边界数据，并将所述第二边界数据存储至所述目标的目标类型对应的第二边界数据存储文件中。
[0032]在本专利技术实施方式的第三方面中，提供了一种临床人工智能辅助系统，所述系统用于执行第一方面中任一项所述的方法。
[0033]在本专利技术实施方式的第四方面中，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介
质存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时能够实现第一方面中任一项所述的方法。
[0034]在本专利技术实施方式的第五方面中，提供了一种计算设备，包括第四方面所述的存储介质。
[0035]根据本专利技术实施方式的基于目标检测的目标边界记录方法、装置和计算设备，能够通过实例分割模型对原始影像数据进行目标检测，以得到原始影像数据中的目标所在的位置，并且可以通过第一预设形式和第二预设形式对目标所在位置处进行标示，得到第一预设形式对应的第一影像数据以及第二预设形式对应的第二影像数据，因此可以识别得到第一影像数据的第一边界数据以及第二影像数据的第二边界数据，进而可以将第一边界数据和第二边界数据分别与其对应的目标类型进行关联存储，可见，本专利技术可以对原始图像中的目标自动进行边界识别，并且可以将识别到的边界数据自动的与目标对应的目标类型进行关联存储，提升了对图片标注的效率。
附图说明
[0036]通过参考附图阅读下文的详细描述，本专利技术示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本专利技术的若干实施方式，其中：
[0037]图1为本专利技术一实施例提供的基于目标检测的目标边界记录方法的流程示意图；
[0038]图2为本专利技术另一实施例提供的基于目标检测的目标边界记录方法的流程示意图；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于目标检测的目标边界记录方法，包括：通过实例分割模型对原始影像数据进行目标检测，得到所述原始影像数据中的目标位置处显示第一预设形式标识的第一影像数据，以及得到所述目标位置处显示第二预设形式标识的第二影像数据；获取所述第一影像数据的第一边界数据，并将所述第一边界数据存储至所述目标的目标类型对应的第一边界数据存储文件中；获取所述第二影像数据的第二边界数据，并将所述第二边界数据存储至所述目标的目标类型对应的第二边界数据存储文件中。2.根据权利要求1所述的基于目标检测的目标边界记录方法，所述原始影像数据为基于时序的影像数据，获取所述第一影像数据的第一边界数据，并将所述第一边界数据存储至所述目标的目标类型对应的第一边界数据存储文件中，包括：从所述第一影像数据中获取基于时序的第一检测内容数据；其中，所述第一检测内容数据中至少包含所述第一影像数据标识的目标的目标类型、当前时刻以及第一边界数据；基于时序遍历所述第一检测内容数据，构建类型映射字典；其中，所述类型映射字典中包含至少一个时间映射字典，所述时间映射字典与目标类型一一对应，且任意两个时间映射字典对应的目标类型不同；基于所述类型映射字典，将所述第一检测内容数据中的所述第一边界数据存储至所述目标的目标类型对应的第一边界数据存储文件中。3.根据权利要求2所述的基于目标检测的目标边界记录方法，基于时序遍历所述第一检测内容数据，构建类型映射字典，包括：基于时序遍历所述第一检测内容数据，构建时间映射字典，所述时间映射字典中包含至少一个当前时刻与第一边界数据的时间键值对，其中，所述时间键值对中的当前时刻与第一边界数据从同一第一检测内容数据中获取；基于所述第一检测内容数据和所述时间映射字典，构建类型映射字典，所述类型映射字典中包含至少一个目标类型与时间映射字典的类型键值对，所述目标类型与所述时间映射字典中的当前时刻和第一边界数据属于同一第一检测内容数据。4.根据权利要求3所述的基于目标检...

【专利技术属性】
技术研发人员：乔元风，曾凡，
申请(专利权)人：河南萱闱堂医疗信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：