服务机器人图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能领域，公开了一种服务机器人图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质，其方法包括：通过服务机器人在服务场景采集环境图片；从环境图片提取若干未知物体框，生成标注图片；将标注图片发送至服务机器人，以在服务机器人展示标注图片；通过设置在服务机器人上的录音设备采集与标注图片对应的语音标注信息；通过语音识别模型将语音标注信息转换为文字标注信息；将标注图片和文字标注信息关联存储在指定存储位置。本发明专利技术可以在特殊场景下，提高图像标注效率，降低图像标注成本，进而提升本地识别模型(即目标识别模型)的识别能力。的识别能力。的识别能力。

【技术实现步骤摘要】
服务机器人图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种服务机器人图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着各种人工智能(AI)场景的不断落地，智能化服务不断提升我们生活的品质。AI产业高速发展的背后，伴随着大量数据标注师辛勤的付出。数据标注行业流行着一句话，“有多少智能，就有多少人工”。目前，很多AI 算法的学习数据，必须通过人工逐一标注，这些人工为AI产业提供养料，构建了AI金字塔的基础。
[0003]然而，现有技术存在以下问题。第一，现在的模型训练的数据集大多是在普通数据集训练获得，在实际应用的单一场景出现误判的概率偏高，需要增加本地化的流程。例如，机器人服务的场景通常与普通数据集存在较大差异，导致误判率较高，需要对实际应用场景抓取数据集并重新训练模型。第二，在实际场景中，识别模型发现误判只上传误判图片，需要额外的人工去标注数据集，对模型进行再训练，大大增加识别模型的使用成本，客户的服务费。第三，现有的识别模型的物体种类比较有限。例如，一般的识别模型只能识别常规的猫、狗等物体。换句话说，目前在特殊场景下，由于标注成本的制约，大大影响了识别模型的识别能力。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种服务机器人图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质，以在特殊场景下，提高图像标注效率，降低图像标注成本。
[0005]一种服务机器人图像标注方法，包括：
[0006]通过服务机器人在服务场景采集环境图片；
[0007]从所述环境图片提取若干未知物体框，生成标注图片；
[0008]将所述标注图片发送至服务机器人，以在所述服务机器人展示所述标注图片；
[0009]通过设置在所述服务机器人上的录音设备采集与所述标注图片对应的语音标注信息；
[0010]通过语音识别模型将所述语音标注信息转换为文字标注信息；
[0011]将所述标注图片和所述文字标注信息关联存储在指定存储位置。
[0012]一种服务机器人图像标注装置，包括：
[0013]采集模块，用于通过服务机器人在服务场景采集环境图片；
[0014]未知框提取模块，用于从所述环境图片提取若干未知物体框，生成标注图片；
[0015]标注图片展示模块，用于将所述标注图片发送至服务机器人，以在所述服务机器人展示所述标注图片；
[0016]语音标注采集模块，用于通过设置在所述服务机器人上的录音设备采集与所述标注图片对应的语音标注信息；
[0017]文字标注模块，用于通过语音识别模型将所述语音标注信息转换为文字标注信息；
[0018]标注数据存储模块，用于将所述标注图片和所述文字标注信息关联存储在指定存储位置。
[0019]一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述服务机器人图像标注方法。
[0020]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述服务机器人图像标注方法。
[0021]上述服务机器人图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质，通过服务机器人在服务场景采集环境图片，以采集真实场景的图片，提高目标识别模型的精确度。从所述环境图片提取若干未知物体框，生成标注图片，以自动生成标注图片，提高标注图片的生成效率。将所述标注图片发送至服务机器人，以在所述服务机器人展示所述标注图片，以使用户看到需要进行标注的标注图片。通过设置在所述服务机器人上的录音设备采集与所述标注图片对应的语音标注信息，以采集用户的语音标注。通过语音识别模型将所述语音标注信息转换为文字标注信息，以将语音标注转换为文字标注。将所述标注图片和所述文字标注信息关联存储在指定存储位置，以完成标注数据的存储。本专利技术可以在特殊场景下，提高图像标注效率，降低图像标注成本，进而提升本地识别模型(即目标识别模型)的识别能力。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0023]图1是本专利技术一实施例中服务机器人图像标注方法的一应用环境示意图；
[0024]图2是本专利技术一实施例中服务机器人图像标注方法的一流程示意图；
[0025]图3是本专利技术一实施例中在环境图片生成物体框的示意图；
[0026]图4是本专利技术一实施例中服务机器人图像标注装置的一结构示意图；
[0027]图5是本专利技术一实施例中计算机设备的一示意图。
具体实施方式
[0028]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作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。
[0029]本实施例提供的服务机器人图像标注方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，用户终端通过网络与服务端进行通信。其中，用户终端包括但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务端可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
[0030]在一实施例中，如图2所示，提供一种服务机器人图像标注方法，以该方法应用在图1中的服务端为例进行说明，包括如下步骤S10
‑
S60。
[0031]S10、通过服务机器人在服务场景采集环境图片。
[0032]可理解地，服务机器人可以是用于提供各类服务的机器人，如可以是巡检机器人、送餐机器人等。服务场景指的是机器人所处的场景，如巡检机器人所处的场景可以是电网机房、IT机房等，送餐机器人所处的场景可以是餐厅、酒店等。服务机器人身上设置有摄像头，用于采集服务场景的环境图片。在此处，环境图片可以是服务场景中多个位置点采集的图片。
[0033]S20、从所述环境图片提取若干未知物体框，生成标注图片。
[0034]可理解地，可以通过一些检测框算法处理环境图片，生成若干物体框。可以将无法识别的物体框定义为未知物体框。标注图片指的是包含未知物体框的图片，这些图片需要进行标注。可以在服务机器人本地生成标注图片，也可以在服务端生成标注图片。
[0035]S30、将所述标注图片发送至服务机器人，以在所述服务机器人展示所述标注图片。
[0036]可理解地，服务机器人设置有显示屏，可以通过显示屏展示标注图片。在此处，标注图片可以从服务器传送回服务机器人，也可以是服务机器人内部的数据传送。在展示标注图片之后，用户可使用语音为标注图片添加标注，这样大大提高了标注的效率。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种服务机器人图像标注方法，其特征在于，包括：通过服务机器人在服务场景采集环境图片；从所述环境图片提取若干未知物体框，生成标注图片；将所述标注图片发送至服务机器人，以在所述服务机器人展示所述标注图片；通过设置在所述服务机器人上的录音设备采集与所述标注图片对应的语音标注信息；通过语音识别模型将所述语音标注信息转换为文字标注信息；将所述标注图片和所述文字标注信息关联存储在指定存储位置。2.如权利要求1所述的服务机器人图像标注方法，其特征在于，所述通过服务机器人在服务场景采集环境图片，包括：将服务任务发送给所述服务机器人；在所述服务机器人执行所述服务任务时，所述服务机器人在所述服务场景中的若干个位置点采集多帧所述环境图片。3.如权利要求1所述的服务机器人图像标注方法，其特征在于，所述服务任务包括巡检任务、送货任务和/或引导任务。4.如权利要求1所述的服务机器人图像标注方法，其特征在于，所述从所述环境图片提取若干未知物体框，生成标注图片，包括：通过检测框算法从所述环境图片提取若干物体框；通过目标识别模型对所述若干物体框进行识别，将识别出物体名称的物体框确定为已知物体框；根据所述已知物体框对所述若干物体框进行筛选，获得所述未知物体框；根据所述未知物体框对所述环境图片进行截取，生成所述标注图片。5.如权利要求4所述的服务机器人图像标注方法，其特征在于，所述通过检测框算法从所述环境图片提取若干物体框，包括：将所述环境图片分割成指定尺寸的图像碎片；通过基于贪心算法的检测框算法计算相邻图像碎片之间的相似度；合并相邻区域内的相似度大于分层阈值的图像碎片，生成分层物体框，所述若干物体框...

【专利技术属性】
技术研发人员：周春来，
申请(专利权)人：上海亮衡信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：