一种视频中的对象标记方法和系统技术方案

本申请提供了一种视频中的对象标记方法和系统，其中，该方法包括：获取目标视频图像；对所述目标视频图像进行基于矩形框的区域标记和矩形框内对象的物体检测；根据物体检测结果，确定各矩形框中对象的对象类别；在矩形框中的对象属于形状规则类别的情况下，按照矩形框对该矩形框中的对象进行标记；在矩形框中的对象属于形状不规则类别的情况下，对矩形框中的对象进行边缘分割，基于边缘分割结果对该矩形框中的对象进行标记。通过上述方案解决了现有的仅基于矩形框标记所存在的标记准确度较低的问题，对所有对象都进行边缘标记所存在的实时处理效率较低的问题，达到了在保证标记效率的同时，保证标记准确率的技术效果。保证标记准确率的技术效果。保证标记准确率的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种视频中的对象标记方法和系统


[0001]本申请属于视频处理
，尤其涉及一种视频中的对象标记方法和系统。

技术介绍

[0002]现有的对实时视频的分析一般是采用单一任务的机器学习模型或者是深度学习模型。然而，考虑到在实际的手术环境中，所需分析的视频内容较为复杂，既包含具有规则形状的目标区域，也可能有不规则形状的目标区域。因此，使用单一任务的机器学习模型或者深度模型可能造成目标检测效果的准确性的问题，例如：物体检测模型对不规则的血管区域检测效果较差。
[0003]针对如何对手术视频中的对象进行准确的目标检测，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请目的在于提供一种视频中的对象标记方法和系统，以实现对图像中对象的准确高效标记，提升目标检测的准确性。
[0005]一方面，提供了一种视频中的对象标记方法，包括：
[0006]获取目标视频图像；
[0007]对所述目标视频图像进行基于矩形框的区域标记和矩形框内对象的物体检测；
[0008]根据物体检测结果，确定各矩形框中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频中的对象标记方法，其特征在于，包括：获取目标视频图像；对所述目标视频图像进行基于矩形框的区域标记和矩形框内对象的物体检测；根据物体检测结果，确定各矩形框中对象的对象类别；在矩形框中的对象属于形状规则类别的情况下，按照矩形框对该矩形框中的对象进行标记；在矩形框中的对象属于形状不规则类别的情况下，对矩形框中的对象进行边缘分割，基于边缘分割结果对该矩形框中的对象进行标记。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对矩形框中的对象进行边缘分割，基于边缘分割结果对该矩形框中的对象进行标记，包括：将该矩形框内的图像划分为多个像素点；确定各个像素点属于目标对象的概率值；将概率值超出预设阈值的像素点所形成的区域，作为目标对象的所占区域；将所述目标对象的所占区域延边缘进行标记，以形成对该矩形框中的对象的标记。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标视频图像进行基于矩形框的区域标记和矩形框内对象的物体检测，包括：通过目标检测主干网络将所述目标视频图像转换为特征图；将所述特征图输入至区域候选网络，得到矩形划分结果；将矩形划分结果和所述特征图输入至识别器中，确定各矩形框内对象的对象名称。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标视频图像包括：获取术中实时的视频数据和/或术后回放的视频数据；将所述视频数据作为目标视频图像。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，在对矩形框中的对象进行标记之后，还包括：在所述目标视频图像的显示界面中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：上海微创医疗机器人集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：