图片标注方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种图片标注方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、图像处理、数据标注技术领域。具体实现方案为：获取待标注图片上的标注内容；识别所述标注内容之间的关联关系，其中，所述关联关系包括串行关系和并行关系中的至少一种；根据所述标注内容和所述关联关系，对所述待标注图片进行分发标注。由此，能够识别标注内容之间的关联关系，其中，关联关系包括串行关系和并行关系中的至少一种，并根据标注内容和关联关系，对待标注图片进行分发标注，可综合考虑到标注内容和关联关系对图片分发标注的影响，有助于提高图片分发标注的准确性和可靠性。和可靠性。和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
图片标注方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种图片标注方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]目前，随着人工智能技术的发展，图片标注在无人车场景的障碍物标注、骨骼关键点标注等领域中得到了广泛应用，比如，无人车场景的障碍物标注中，可对无人车采集的图片的拍摄时间、标注框的类型、位置、遮挡、截断等属性进行标注。然而，现有技术中的图片标注方法不够灵活，导致图片标注效率较低。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种图片标注方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种图片标注方法，包括：获取待标注图片上的标注内容；识别所述标注内容之间的关联关系，其中，所述关联关系包括串行关系和并行关系中的至少一种；根据所述标注内容和所述关联关系，对所述待标注图片进行分发标注。
[0005]根据本公开的另一方面，提供了一种图片标注装置，包括：获取模块，用于获取待标注图片上的标注内容；识别模块，用于识别所述标注内容之间的关联关系，其中，所述关联关系包括串行关系和并行关系中的至少一种；分发标注模块，用于根据所述标注内容和所述关联关系，对所述待标注图片进行分发标注。
[0006]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行图片标注方法。
[0007]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行图片标注方法。
[0008]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现图片标注方法。
[0009]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0010]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0011]图1是根据本公开第一实施例的图片标注方法的流程示意图；
[0012]图2是根据本公开第二实施例的图片标注方法的流程示意图；
[0013]图3是根据本公开第三实施例的图片标注方法的流程示意图；
[0014]图4是根据本公开第四实施例的图片标注方法的流程示意图；
[0015]图5是根据本公开第五实施例的图片标注方法的流程示意图；
[0016]图6是根据本公开第六实施例的图片标注方法的流程示意图；
[0017]图7是根据本公开第一实施例的图片标注装置的框图；
[0018]图8是用来实现本公开实施例的图片标注方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0019]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0020]AI(Artificial Intelligence，人工智能)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。目前，AI技术具有自动化程度高、精确度高、成本低的优点，得到了广泛的应用。
[0021]计算机视觉(Computer Vision)是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉是一门综合性的学科，包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。
[0022]图像处理(Image Processing)是指用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。图像处理一般指数字图像处理，数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
[0023]数据标注(Data Annotation)是通过数据加工人员借助标记工具，对人工智能学习数据进行加工的一种行为，包括对文本、图像、语音、视频等待标注数据进行归类、整理、编辑、纠错、标记和批注等操作，为待标注数据增加标签，生产满足机器学习训练要求的机器可读数据编码。通常数据标注的类型包括：图像标注、语音标注、文本标注、视频标注等种类。标记的基本形式有标注画框、3D画框、文本转录、图像打点、目标物体轮廓线等。
[0024]图1是根据本公开第一实施例的图片标注方法的流程示意图。
[0025]如图1所示，本公开第一实施例的图片标注方法，包括：
[0026]S101，获取待标注图片上的标注内容。
[0027]需要说明的是，本公开实施例的图片标注方法的执行主体可为具有数据信息处理能力的硬件设备和/或驱动该硬件设备工作所需必要的软件。可选地，执行主体可包括工作站、服务器，计算机、用户终端及其他智能设备。其中，用户终端包括但不限于手机、电脑、智能语音交互设备、智能家电、车载终端等。
[0028]本公开的实施例中，可获取待标注图片上的标注内容。
[0029]需要说明的是，本公开的实施例中，对标注内容的标注类别不做过多限定。
[0030]在一种实施方式中，标注内容的标注类别包括但不限于图片、元素位置、元素属性等。其中，元素包括但不限于点元素、线元素、区域元素、框元素等。
[0031]其中，标注类别为图片的标注内容包括但不限于图片是否清晰、图片的拍摄场景是否符合要求、图片是否可标、图片的拍摄时间为白天还是晚上等。
[0032]其中，标注类别为元素位置的标注内容包括但不限于在图片上打点、划线、划框、划区域等。
[0033]其中，标注类别为元素属性的标注内容包括但不限于待标记物体的车辆类型、所处车道的名称、区域元素是天空还是陆地等。
[0034]S102，识别标注内容之间的关联关系，其中，关联关系包括串行关系和并行关系中的至少一种。
[0035]本公开的实施例中，标注内容之间具有关联关系。其中，关联关系包括串行关系和并行关系中的至少一种。
[0036]例如，标注内容A、B、C、D分别为待标记物体的车辆类型、图片是否清晰、在图片上打点、在图片上划线，则可识别标注内容C和D之间的关联关系为并行关系，且标注内容A、B、C之间的关联关系为串行关系，串行关系中标注内容B的标注时间早于标注内容C的标注时间，标注内容C的标注时间早于标注内容A的标注时间。
[0037]在一种实施方式中，可预先本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图片标注方法，包括：获取待标注图片上的标注内容；识别所述标注内容之间的关联关系，其中，所述关联关系包括串行关系和并行关系中的至少一种；根据所述标注内容和所述关联关系，对所述待标注图片进行分发标注。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述关联关系包括串行关系和并行关系，所述根据所述标注内容和所述关联关系，对所述待标注图片进行分发标注，包括：将所述待标注图片分发至多个第一标注对象进行多个第一标注内容的标注，所述多个第一标注内容之间的关联关系为并行关系；响应于每个所述第一标注内容标注完成，将携带有每个所述第一标注内容的标注结果的所述待标注图片分发至多个第二标注对象进行多个第二标注内容的标注，所述多个第二标注内容之间的关联关系为并行关系；其中，所述第一标注内容和所述第二标注内容之间的关联关系为串行关系，且所述第一标注内容的标注时间早于所述第二标注内容的标注时间。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述关联关系仅包括串行关系，所述根据所述标注内容和所述关联关系，对所述待标注图片进行分发标注，包括：将所述待标注图片分发至第三标注对象进行第三标注内容的标注；响应于所述第三标注内容标注完成，将携带有所述第三标注内容的标注结果的所述待标注图片分发至第四标注对象进行第四标注内容的标注；其中，所述第三标注内容和所述第四标注内容之间的关联关系为串行关系，且所述第三标注内容的标注时间早于所述第四标注内容的标注时间。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述关联关系仅包括并行关系，所述根据所述标注内容和所述关联关系，对所述待标注图片进行分发标注，包括：将所述待标注图片分发至多个第五标注对象进行多个第五标注内容的标注，所述多个第五标注内容之间的关联关系为并行关系。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，其中，所述识别所述标注内容之间的关联关系，包括：识别所述标注内容的标注类别；基于所述标注内容的标注类别，识别所述标注内容之间的关联关系。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述标注内容的标注类别，识别所述标注内容之间的关联关系，包括：响应于任意两个所述标注内容的标注类别均为元素位置，识别所述任意两个所述标注内容之间的关联关系为并行关系；或者，响应于任意两个所述标注内容的标注类别均为元素属性，识别所述任意两个所述标注内容之间的关联关系为并行关系；或者，识别所述标注类别为元素位置的所述标注内容和所述标注类别为元素属性的所述标注内容之间的关联关系为串行关系。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述方法还包括：响应于任意两个所述标注内容的标注类别均为图片，识别所述任意两个所述标注内容
之间的关联关系为并行关系；或者，识别所述标注类别为图片的所述标注内容和所述标注类别为元素位置的所述标注内容之间的关联关系为串行关系；或者，识别所述标注类别为图片的所述标注内容和所述标注类别为元素属性的所述标注内容之间的关联关系为串行关系。8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取待标注图片上的标注内容，包括：获取所述待标注图片的源标注内容；将所述源标注内容进行拆分，以生成单类别的多个所述标注内容。9.一种图片标注装置，包括：获取模块，用于获取待标注图片上的标注内容；识别模块，用于识别所述标注内容之间的关联关系，其中，所述关联关系包括串行关系和并行关系中的至少一种；分发标注模块，用于根据所述标注内容和所述关联关系，对所述待...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨雪，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：