一种针对图像的智能化的辅助标注方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像智能化标注技术领域，具体公开了一种针对图像的智能化的辅助标注方法及系统，步骤包括：步骤一，对采集的图像进行扫描，步骤二，启用一个或者多个训练单元，以及对应启用一个或者多个数据传输通道，将存储模块中按照不同标签对应存储的标注日志和训练图像集合进行训练，步骤三，筛选标注日志，对筛选训练图像集合再次分类，调用第一存储列表，将再次分类的训练图像集合和对应的标注日志的存储标签在第一存储列表基础上进行更新，形成第二存储列表，步骤四，目标检测模块；本发明专利技术，基于图像分类算法、目标检测算法、日志数据分析对标注工具进行智能完善，提高了标注效率，较少标注人员时间，同时提高标注准确度。同时提高标注准确度。同时提高标注准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种针对图像的智能化的辅助标注方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像智能化标注
，特别涉及一种针对图像的智能化的辅助标注方法及系统。

技术介绍

[0002]近几年来，随着人工智能的飞速发展，算法对数据的要求越来越高，高质量的海量结构化数据成为每一个人工智能公司的算法推进器；如何快速，高质量的对数据进行标注，是人工标注的一个痛点；人力密集性的标注工作，也需要辅助工具，智能化工具的加入；
[0003]如何设计一个方法及系统，对未标注数据进行智能化的辅助标注是一个需要解决的技术方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种针对图像的智能化的辅助标注方法及系统。
[0005]采用的技术方案如下：
[0006]一种针对图像的智能化的辅助标注方法，包括步骤：
[0007]步骤一，对采集的图像进行扫描，扫描时，加载一个或者多个标签单元，启动一个或者多个扫描单元，以及执行一个或者多个初级分类线程，以对采集的图像进行对应标注，形成标注好的训练图像集合和对应标注日志；将训练图像集合和对应标注日志按照标签对应的初级分类线程进行对应存储，并形成第一存储列表；
[0008]步骤二，启用一个或者多个训练单元，以及对应启用一个或者多个数据传输通道，将存储模块中按照不同标签对应存储的标注日志和训练图像集合进行训练，以捕捉标签的使用状态和出现频率，并将高频率出现的标签标注其标签属性；按照设定的周期对标签属性进行实时监控，以查看其在设定的周期内被标注的次数，根据周期内被标注的次数进行使用频率的评定，并按照评定的结果设定标签的优先级别；
[0009]步骤三，按照设定标签的优先级别筛选标注日志，对筛选出的标注日志对应的训练图像集合进行再次分类，调用第一存储列表，将再次分类的训练图像集合和对应的标注日志的存储标签在第一存储列表基础上进行更新，形成第二存储列表；
[0010]步骤四，目标检测模块，基于第二存储列表，按照优先级别对训练图像集合进行目标检测，以形成标注框和标注日志对应的标注文件，通过标注文件优化标签单元对图像的标注。
[0011]优选的，所述标注日志包括：标注时间、标注属性、标注标签、存储位置。
[0012]优选的，所述以捕捉标签的使用状态和出现频率包括：在多个周期时间内统计不同标签出现的次数，提示上一次出现的标注属性，提示当前周期出现次数较多的标签，连续多个周期内出现次数较多的标签。
[0013]优选的，通过标注文件优化标签单元对图像的标注步骤包括：
[0014]基于步骤三)形成第二存储列表，以获取对应在第二存储列表下的训练图像集合，按照优先级别对训练图像集合进行目标检测，以确定标注框对应的在第二存储列表中的位置以及对应的训练图像集合；
[0015]基于在所述第二存储列表中的位置，将对应的在训练图像集合中包含的子内容进行截取，获取子内容对应的子图像数据；
[0016]基于子图像数据，启用一个或者多个训练单元，将子图像数据进行训练，以捕捉子图像数据对应标签的使用状态和出现频率，并将高频率出现的标签标注其标签属性；按照设定的周期对标签属性进行实时监控，以查看其在设定的周期内被标注的次数，根据周期内被标注的次数进行预测，并将预测的结果作为提示显示。
[0017]优选的，所述标注文件包括图像文件和标注文件。
[0018]优选的，所述目标检测模块采用训练yolo
‑
v5进行目标检测；基于目标检测对图像中的目标进行预测，形成xml标注文件，并保存。
[0019]本专利技术还提供了一种针对图像的智能化的辅助标注系统，包括
[0020]采集模块，采集运行过程产生的图像；
[0021]扫描模块，对采集的图像进行扫描，扫描时，加载一个或者多个标签单元，启动一个或者多个扫描单元，以及执行一个或者多个初级分类线程，以对采集的图像进行对应标注，形成标注好的训练图像集合和对应标注日志；将训练图像集合和对应标注日志按照标签对应的初级分类线程进行对应存储，并形成第一存储列表；
[0022]预训练模型模块，启用一个或者多个训练单元，以及对应启用一个或者多个数据传输通道，将存储模块中按照不同标签对应存储的标注日志和训练图像集合进行训练，以捕捉标签的使用状态和出现频率，并将高频率出现的标签标注其标签属性；
[0023]监控模块，按照设定的周期对标签属性进行实时监控，以查看其在设定的周期内被标注的次数，根据周期内被标注的次数进行使用频率的评定，并按照评定的结果设定标签的优先级别；
[0024]分类模块，按照设定标签的优先级别筛选标注日志，对筛选出的标注日志对应的训练图像集合进行再次分类，调用第一存储列表，将再次分类的训练图像集合和对应的标注日志的存储标签在第一存储列表基础上进行更新，形成第二存储列表；
[0025]目标检测模块，基于第二存储列表，按照优先级别对训练图像集合进行目标检测，以形成标注框和标注日志对应的标注文件，进而优化标签单元对图像的标注。
[0026]优选的，所述目标检测模块包括标注框、截取单元、存储单元以及发送单元；
[0027]所述标注框，设置有多个，且每一标注框与第二存储列表一一对应；所述标注框用于将同一与第二存储列表下的训练图像集合按照设定的规则进行选取；
[0028]所述截取单元，用于将标注框选取的子内容进行截取；
[0029]所述存储单元，用于将截取的子内容进行存储；
[0030]所述发送单元，提取存储单元内的子内容按照设定的周期发送至预训练模型模块进行训练。
[0031]与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：
[0032]本申请基于图像分类、目标检测、日志数据分析对标注工具进行智能化完善，一方面提高了标注效率，另外一方面，也提高了标注准确度。
[0033]本申请采用智能化标注，标注过程中不进行人为的干涉，对于标注的结果还可以采用再次训练，以得到优化的结果，同时对于标注的结果还能进行提示和显示，有助于分析人员进行分析，以对标注单元进行优化。
附图说明
[0034]以下附图仅对本专利技术作示意性的说明和解释，并不用于限定本专利技术的范围，其中：
[0035]图1：本专利技术实施例二标注流程示意图；
[0036]图2：本专利技术针对图像的智能化的辅助标注系统结构示意图；
[0037]图3：本专利技术标注系统中目标检测模块的结构示意图；
[0038]图4：本专利技术实施例一标注流程示意图；
具体实施方式
[0039]为了使本专利技术的目的、技术方案、设计方法及优点更加清楚明了，以下结合附图通过具体实施例对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0040]根据图1所示，本专利技术提供了一种针对图像的智能化的辅助标注系统，包括
[0041]采集模块，采集运行过程产生的图像；
[0042]扫本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对图像的智能化的辅助标注方法，其特征在于，包括步骤：步骤一，对采集的图像进行扫描，扫描时，加载一个或者多个标签单元，启动一个或者多个扫描单元，以及执行一个或者多个初级分类线程，以对采集的图像进行对应标注，形成标注好的训练图像集合和对应标注日志；将训练图像集合和对应标注日志按照标签对应的初级分类线程进行对应存储，并形成第一存储列表；步骤二，启用一个或者多个训练单元，以及对应启用一个或者多个数据传输通道，将存储模块中按照不同标签对应存储的标注日志和训练图像集合进行训练，以捕捉标签的使用状态和出现频率，并将高频率出现的标签标注其标签属性；按照设定的周期对标签属性进行实时监控，以查看其在设定的周期内被标注的次数，根据周期内被标注的次数进行使用频率的评定，并按照评定的结果设定标签的优先级别；步骤三，按照设定标签的优先级别筛选标注日志，对筛选出的标注日志对应的训练图像集合进行再次分类，调用第一存储列表，将再次分类的训练图像集合和对应的标注日志的存储标签在第一存储列表基础上进行更新，形成第二存储列表；步骤四，目标检测模块，基于第二存储列表，按照优先级别对训练图像集合进行目标检测，以形成标注框和标注日志对应的标注文件，通过标注文件优化标签单元对图像的标注。2.根据权利要求1所述的针对图像的智能化的辅助标注方法，其特征在于，所述标注日志包括：标注时间、标注属性、标注标签、存储位置。3.根据权利要求1所述的针对图像的智能化的辅助标注方法，其特征在于，所述以捕捉标签的使用状态和出现频率包括：在多个周期时间内统计不同标签出现的次数，提示上一次出现的标注属性，提示当前周期出现次数较多的标签，连续多个周期内出现次数较多的标签。4.根据权利要求1所述的针对图像的智能化的辅助标注方法，其特征在于，通过标注文件优化标签单元对图像的标注步骤包括：基于步骤三)形成第二存储列表，以获取对应在第二存储列表下的训练图像集合，按照优先级别对训练图像集合进行目标检测，以确定标注框对应的在第二存储列表中的位置以及对应的训练图像集合；基于在所述第二存储列表中的位置，将对应的在训练图像集合中包含的子内容进行截取，获取子内容对应的子图像数据；基于子图像数据，启用一个或者多个训练单元，将子图像数据进行训练，以捕捉子图像数据对应标签的使用状态和出现频率，并将高频率出现的标签标注其标签属性；按照设定的周期对标签...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文，王而川，
申请(专利权)人：北京思路智园科技有限公司，
类型：发明
国别省市：