AI深度学习平台里面标注数据及回显展示的方法技术

本发明专利技术目的是提供了一种AI深度学习平台里面标注数据及回显展示的方法。一种AI深度学习平台里面标注数据及回显展示的方法，包括以下步骤：S1.对标注的区域进行信息的设置；S2.将上述信息传给后台这些数据并进行加工处理；S3.当需要对这些标注进行重显时，后台把数据进行处理后通过接口的方式向前端传输，前端拿到数据后进行对图片和标注框以及信息的重显。到数据后进行对图片和标注框以及信息的重显。到数据后进行对图片和标注框以及信息的重显。

【技术实现步骤摘要】
AI深度学习平台里面标注数据及回显展示的方法


[0001]本专利技术涉及一种AI深度学习平台里面标注数据及回显展示的方法，属于前端开发


技术介绍

[0002]如今，数据标注行业这已经发展出一条完整的产业链——采集、整理、清洗、标注等。随着人工智能技术进一步深入行业场景，AI企业对算法落地性要求越来越高。因此，垂直精细和定制化数据显得尤为重要，也将是数据标注未来的发展趋势。AI数据标注就是使用自动化工具通过分类、画框、注释等等对收集来的数据进行标记以形成可供计算机识别分析的优质数据的过程，所以在标注后再对标注内容的回显及展示就对于开发人员来说显得尤为重要了。

技术实现思路

[0003]本专利技术目的是提供了一种AI深度学习平台里面标注数据及回显展示的方法。
[0004]本专利技术为实现上述目的，通过以下技术方案实现：一种AI深度学习平台里面标注数据及回显展示的方法，包括以下步骤：S1.对标注的区域进行信息的设置；S2.将上述信息传给后台这些数据并进行加工处理；S3.当需要对这些标注进行重显时，后台把数据进行处理后通过接口的方式向前端传输，前端拿到数据后进行对图片和标注框以及信息的重显。
[0005]所述AI深度学习平台里面标注数据及回显展示的方法优选方案，标注区域的信息包括：标注图片信息、标注框位置信息和标注框标签信息。
[0006]所述AI深度学习平台里面标注数据及回显展示的方法优选方案，图片重现执行如下过程：前端应计算出原图片的长宽比例，如果展示图片的大小已经超过展示框大小，使用比例进行等比缩放。
[0007]所述AI深度学习平台里面标注数据及回显展示的方法优选方案，标注框位置信息重现执行如下过程：确定此标注框的对角线两点坐标，通过差值计算得出此标注框的长宽大小，然后在根据位置坐标进行相对定位，这样标注框就标注在原来的位置。
[0008]本专利技术的优点在于：能够实现在标注后再对标注内容的回显及展示，减轻了劳动力，提高了工作效率。
附图说明
[0009]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。
[0010]图1为本专利技术实施例的流程示意图。
[0011]图2为本专利技术实施例的标注数据信息回显的示意图。
具体实施方式
[0012]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0013]参考图1，一种AI深度学习平台里面标注数据及回显展示的方法,包括以下步骤：S1.对标注的区域进行信息的设置，标注区域的信息包括：标注图片信息、标注框位置信息和标注框标签信息等；S2.将上述信息传给后台这些数据并进行保存和加工处理；S3.当需要对这些标注进行重显时，后台把处理后数据通过接口的方式向前端传输，前端拿到数据后进行标注信息的重显。
[0014]图片重现执行如下过程：前端与后端通过接口的方式通讯，拿到此时需要回显的图片，以及此图片被标注时，标注框的位置坐标；对拿到的图片地址渲染到需要展示的图片的展示框的位置，计算出原图片的长宽比例，如果展示图片的大小已经超过展示框大小，使用比例进行等比缩放，展示的时候如果图片过大可以根据设置图片布满整个展示框然后保证图片中标注框重显时不会有误差。
[0015]标注框位置信息重现执行如下过程：确定此标注框的对角线两点坐标，通过差值计算得出此标注框的长宽大小，以图片为父元素，标注框为子元素，根据位置坐标进行相对定位，这样标注框就标注在原来的位置。
[0016]参考图2，此图展示的是对标注的吸烟标识的标记，通过后台返回的数据，在此图片上进行标注并展示。
[0017]最后应说明的是：以上所述仅为本专利技术的优选实施例而已，并不用于限制本专利技术，尽管参照前述实施例对本专利技术进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本专利技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种AI深度学习平台里面标注数据及回显展示的方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.对标注的区域进行信息的设置；S2.将上述信息传给后台这些数据并进行保存和加工处理；S3.当需要对这些标注进行重显时，后台把处理后数据通过接口的方式向前端传输，前端拿到数据后进行标注信息的重显。2.根据权利要求1所述AI深度学习平台里面标注数据及回显展示的方法，其特征在于：标注区域的信息包括：标注图片信息、标注框位置信息和标注框标签信息。3.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：于洪真，薛长青，
申请(专利权)人：济南浪潮高新科技投资发展有限公司，
类型：发明
国别省市：