定位辅助的藻类标注方法、装置、计算机和储存介质制造方法及图纸

本申请揭示了一种定位辅助的藻类标注方法、装置、计算机和储存介质，接收多张藻体图像，通过藻体定位框选模型完成对于藻体图像中藻体框选，而形成多张水样藻类自动框选图像；将水样藻类自动框选图像中框选出的藻体输出形成藻体图像；接收对应藻体图像的种类标注，并结合藻体图像形成标注素材。本发明专利技术提供的定位辅助的藻类标注方法、装置、计算机和储存介质，利用手动标注形成的轻量训练集去训练获得具备定位画框能力的藻体定位框选模型，通过藻体定位框选模型对藻体图像上的藻体进行自动设置标注框，输出自动标注框中的图像信息供给人为标注，藻体图像与种类标注对应形成标注素材，标注素材可以水质监控结果直接输出，可以作为后续模型训练的基础。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及藻体检测领域，特别涉及一种定位辅助的藻类标注方法、装置、计算机和储存介质。

技术介绍

1、我国江河湖库水体保护目标正从水环境质量保护向水生态环境保护转变，以藻类为主的水生态系统考核指标的科学监测技术需求迫切。藻类目标检测工作的准确进行，依赖大量的藻类目标标注数据形成的训练集。

2、传统水生态指标以人工显微鉴定为主，该技术需要从业人员具备较高专业鉴定水平，技术人员的培养成本与时间极高。同时，人工鉴定工作量大，且存在一定的主观性，对藻类考核指标的科学评估带来困难。近年来，随着人工智能技术的发展，基于目标监测算法的藻类自动鉴定技术逐渐被发展出来，该技术高度依赖训练数据的准确性与有效性，需要大量的训练数据优化算法准确率。当前，藻类目标监测算法的训练集数据多数由人工标注实现，与藻类人工鉴定工作类似，存在工作量大、鉴定专业度高的问题，数量稀缺的专业鉴定人员与庞大的训练集需求之间的矛盾凸显。

3、在人工标注过程中，主要依赖labelimg与lableme等目标标注软件，目前这些软件仅支持手动标注目标，工作人员需要手动画框并标注类别信本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种定位辅助的藻类标注方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的定位辅助的藻类标注方法，其特征在于，所述S1的步骤中，所述标注框为矩形或圆形。

3.根据权利要求1所述的定位辅助的藻类标注方法，其特征在于，所述S3的步骤包括：

4.根据权利要求3所述的定位辅助的藻类标注方法，其特征在于，所述S1的步骤中，所述标注框可撤销，所述S4的步骤包括：

5.根据权利要求1所述的定位辅助的藻类标注方法，其特征在于，所述S1的步骤中，所述标注框可撤销，所述标注框的形状包括圆形和多边形，所述S4的步骤包括：

6.根据权利要求1所述的定...

【技术特征摘要】

1.一种定位辅助的藻类标注方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的定位辅助的藻类标注方法，其特征在于，所述s1的步骤中，所述标注框为矩形或圆形。

3.根据权利要求1所述的定位辅助的藻类标注方法，其特征在于，所述s3的步骤包括：

4.根据权利要求3所述的定位辅助的藻类标注方法，其特征在于，所述s1的步骤中，所述标注框可撤销，所述s4的步骤包括：

5.根据权利要求1所述的定位辅助的藻类标注方法，其特征在于，所述s1的步骤中，所述标注框可撤销，所述标注框的形状包括圆形和多边形，所述s4的步骤包括：

6.根据权利要求1所述的定位辅助的藻类标注方法，其特征在于，所述s4...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡启佳，焦文君，陈小豪，姚玲爱，梁荣昌，苟婷，马千里，赵瑞，冯雁辉，
申请(专利权)人：生态环境部华南环境科学研究所生态环境部生态环境应急研究所，
类型：发明
国别省市：