【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，例如涉及一种用于家电设备的训练集提取方法及装置、服务器、计算机可读存储介质。
技术介绍
1、目前，随着科学技术的快速发展，人工智能技术在不同
得到广泛应用。例如，根据模型训练的目标需求，将输入特征量输入至深度学习模型进行模型训练，以获得与目标需求对应的输出。输入特征量对模型训练的输出结果具有较大的影响。因此，如何准确地确定目标需求相关的输入特征量，成为当前亟需解决的技术难题。
2、相关技术公开了一种用于木材花纹的样本数据库特征量的获取方法，包括：采集木材花纹的图像，并建立木材花纹的样本图像数据库；选用标签词指定出若干类别名称和风格名称，对获取的木材花纹图像进行简化分类和编号，得到样本数据库的特征量。其中，木材花纹的图像关联的原始数据集由人工扫描或者人工拍摄、目标花纹数据库爬取、网页搜索方式采集获取。
3、在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：
4、相关技术采集获取的木材花纹图像中，全部图像均木材花纹，并不包含其他干扰图像。而家电设备关联的数据集的设备图像中除包含设备图像以外，还包括有家电设备所处的场景图像，倘若采用相关技术的方式进行家电设备训练集的采集，无法消除场景图像对数据集中设备图像的干扰，降低家电设备训练集生成的可靠性。
5、需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、为了
2、本公开实施例提供了一种用于家电设备的训练集提取方法、装置、服务器和计算机可读存储介质，以消除场景图像对数据集中设备图像的干扰，降低家电设备训练集生成的可靠性。
3、在一些实施例中，所述方法包括：获取数据集，数据集包括家电设备关联的设备图像；对数据集中的设备图像进行背景图像处理，获得目标设备图像；根据目标设备图像，构建家电设备关联的图像标签训练集。
4、在一些实施例中，对数据集中的设备图像进行背景图像处理，获得目标设备图像，包括：对数据集中的设备图像进行背景消除处理，获得中间图像；对中间图像依次进行补全处理和缩放处理，生成目标设备图像。
5、在一些实施例中，对中间图像依次进行补正处理和缩放处理，生成目标设备图像，包括：提取中间图像的第二分辨率；在第二分辨率不符合设定分辨率条件的情况下，利用白色像素对中间图像进行补全处理并获得补正图像，补正图像的分辨率为目标像素值×目标像素值，目标像素值为中间图像垂直方向像素值和水平方向像素值的最大值；将补正图像进行比例缩放处理，构建生成符合设定分辨率条件的目标设备图像。
6、在一些实施例中，，对数据集中的设备图像进行背景消除处理，获得中间图像，包括：提取设备图像的第一分辨率；在第一分辨率不符合设定分辨率条件的情况下，从设备图像识别出设备主体图像；将白色背景图像与设备主体图像进行组合，获得中间图像。
7、在一些实施例中，还包括：从目标设备图像中识别出设备部件图像；根据设备部件图像，构建家电设备关联的提示词文件；根据提示词文件，构建家电设备关联的提示词标签训练集。
8、在一些实施例中，构建家电设备关联的提示词文件，包括：根据设备部件图像，确定设备部件图像关联的设备部件名称；根据设备部件名称，构建家电设备关联的提示词文件。
9、在一些实施例中，所述装置，包括：获取模块，被配置为获取数据集，数据集包括家电设备关联的设备图像；处理模块，被配置为对数据集中的设备图像进行背景图像处理，获得目标设备图像；构建模块，被配置为根据目标设备图像，构建家电设备关联的图像标签训练集。
10、在一些实施例中，所述装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，所述处理器被配置为在运行所述程序指令时，执行如上述的用于家电设备的训练集提取方法。
11、在一些实施例中，所述服务器，包括：服务器本体；如上述的用于家电设备的训练集提取装置，安装于所述服务器本体。
12、在一些实施例中，所述计算机可读存储介质，存储有程序指令，所述程序指令在运行时，用以使得计算机执行如上述的用于家电设备的训练集提取方法。
13、本公开实施例提供的用于家电设备的训练集提取方法和装置、服务器、计算机可读存储介质，可以实现以下技术效果：
14、本公开实施例获取包括有家电设备关联的设备图像的数据集后，对数据集中的设备图像进行背景图像处理，获得目标设备图像。其后，根据目标设备图像，构建家电设备关联的图像标签数据集。如此，可消除场景图像对数据集中设备图像的干扰，有利于获得更纯净的目标图像，从而降低家电设备训练集生成的可靠性。
15、以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本申请。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种用于家电设备的训练集提取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对数据集中的设备图像进行背景图像处理，获得目标设备图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对中间图像依次进行补正处理和缩放处理，生成目标设备图像，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对数据集中的设备图像进行背景消除处理，获得中间图像，包括：
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据设备部件图像，构建家电设备关联的提示词文件，包括：
7.一种用于家电设备的训练集提取装置，其特征在于，包括：
8.一种用于家电设备的训练集提取装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，其特征在于，所述处理器被配置为在运行所述程序指令时，执行如权利要求1至6任一项所述的用于家电设备的训练集提取方法。
9.一种服务器，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，存储有程序指令，其特征在于，所述程序指令
...【技术特征摘要】
1.一种用于家电设备的训练集提取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对数据集中的设备图像进行背景图像处理，获得目标设备图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对中间图像依次进行补正处理和缩放处理，生成目标设备图像，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对数据集中的设备图像进行背景消除处理，获得中间图像，包括：
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯志群，吴剑，谢梦瑶，姚猛，杜丽凯，刘子琪，
申请(专利权)人：青岛海高设计制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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