【技术实现步骤摘要】
基于迁移学习的视频标注方法及装置
[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种基于迁移学习的视频标注方法及装置。
技术介绍
[0002]随着大家对于能源安全的重视，越来越多的边缘视频设备被运用于能源使用现场。目前主要是技术人员通过实时监控视频来发现并解决问题。但是随着视频以及数据技术的发展，可以将视频数据运用一些机器学习或者深度学习算法来实现自动化的分析。在模型训练，需要有大量标注数据运用于模型训练。但是视频标注需要大量的人力物力。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本公开实施例提供了一种基于迁移学习的视频标注方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中因人工对设备信息标注而引起的标注的不准确，而带来的设备运行风险隐患的问题。
[0004]本公开实施例的第一方面，提供了一种基于迁移学习的视频标注方法，包括：
[0005]获取设备信息，其中设备信息包含：源域数据集和目标域数据集；
[0006]建立设备信息分类器；
[0007]基于设备信息分类器对源域数据集...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于迁移学习的视频标注方法，其特征在于，包括：获取设备信息，其中所述设备信息包含：源域数据集和目标域数据集；建立设备信息分类器；基于设备信息分类器对所述源域数据集进行源域数据分类，以得到多组源域数据组；根据目标域数据集，计算所述源域数据组的各组权重；根据所述各组权重和迁移学习算法，对设备信息进行标注。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述源域数据集包含多个标注的设备图像数据组，所述目标域数据集包含设备的视频数据集。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，建立设备信息分类器包括：获取所述设备图像数据组；选取设备图像数据组的数据样本；提取所述数据样本的共同特征和数据样本的图像特征；根据调取预设分类模板和所述数据样本的共同特征、数据样本的图像特征，建立设备信息分类器。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于设备信息分类器对所述源域数据集进行源域数据分类，以得到多组源域数据组包括：基于设备信息分类器，调取预分类器；利用所述预分类器和目标域数据集，对所述源域数据集进行初始化；将初始化后的源域数据集进行分类，以得到多组源域数据组。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据目标域数据集，计算所述源域数据组的各组权重包括：利用余弦相似度算法计算目标域数据集与源域数据集的相似度，以得到每个组源域数据组的相似度；将所述每个组源域数据组的相似度进行归一化处理，以得到源域数据组的各组权重。6.根据权利要求5所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵蕾，
申请(专利权)人：新智我来网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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