【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种用于人工智能训练的增强标注样本的方法。
技术介绍
1、在人工智能领域，图片标注是一项重要且复杂的工作。它涉及到对图像中的各种对象进行识别、标注和分类，为机器学习算法提供训练数据。然而，随着人工智能应用的普及和发展，图片标注的效率问题逐渐凸显出来，成为制约人工智能技术进一步推广和应用的重要因素之一。图片标注需要人工对图像中的每个对象进行识别、标注和分类，这需要大量的人力物力投入，且标注速度慢，无法满足大规模标注的需求。同时，标注任务往往比较繁琐，需要标注者具备一定的专业知识和技能，这也增加了标注的难度和成本。更有甚者，人工标注的数据难以进行实时更新和修正，无法适应数据变化和模型升级的需求。
技术实现思路
1、本专利技术提出一种用于人工智能训练的增强标注样本的方法，其具体通过以下技术手段实现：
2、用于人工智能训练的增强标注样本的方法，包括：
3、1)图像增强步骤
4、获取已标注的原始样本图片，并逐一对原始样本图片进行增强处理以获得新样本图片，所述增强处理包括执行平移、裁剪、翻转、去噪、灰度中的一种或多种处理操作；
5、2)自动标注步骤
6、在增强处理过程中，先获取原始样本图片的标注框坐标，并根据增强处理所执行变换规律计算新的标注框坐标，最终在新样本图片上定义新的标注框；
7、重复上述步骤将各原始样本图片分别对应生成多个新样本图片。
8、与现有技术相比，本专利技术的优越性体现在：对已标
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1.一种用于人工智能训练的增强标注样本的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于人工智能训练的增强标注样本的方法，其特征在于，在对样本图片执行平移处理时：
3.根据权利要求1所述的用于人工智能训练的增强标注样本的方法，其特征在于，在对样本图片执行裁剪处理时：
4.根据权利要求1所述的用于人工智能训练的增强标注样本的方法，其特征在于，在对样本图片执行翻转处理时：
5.根据权利要求1所述的用于人工智能训练的增强标注样本的方法，其特征在于，在对样本图片执行去噪处理时：通过opencv的去噪函数获取去噪后的图片。
6.根据权利要求1所述的用于人工智能训练的增强标注样本的方法，其特征在于，在对样本图片执行灰度处理时：
【技术特征摘要】
1.一种用于人工智能训练的增强标注样本的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于人工智能训练的增强标注样本的方法，其特征在于，在对样本图片执行平移处理时：
3.根据权利要求1所述的用于人工智能训练的增强标注样本的方法，其特征在于，在对样本图片执行裁剪处理时：
4.根据权利要求1所述的用于人工智...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨文滔，王荣波，温振环，
申请(专利权)人：广州西麦科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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