【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能标注领域，尤其涉及一种基于边缘云协同的智能动态标注系统。
技术介绍
1、智慧城市通过物联网、云计算、大数据、人工智能等技术，实现城市功能的数字化、网络化和智能化，在智慧城市的监控体系中，人员重识别作为计算机视觉领域的核心技术，通过跨摄像头追踪同一行人，为城市安全管理提供了高效、精准的解决方案,其通过训练深度学习模型(如resnet、mobilenet)，提取行人特征并跨摄像头匹配，反馈匹配结果，为保证模型精度，需要大量的样本进行训练，半监督学习作为最常见的用于模型训练的机器学习方式，具有标注成本少，训练精度高的特点，但是进行标注以及训练的样本的精度需求较高，否则可能因误差累积而导致性能下降。
2、中国专利公开号cn116503897a公布了一种小样本环境下的行人重识别方法，包括行人特征的增强处理；基于双相似度量的特征计算；基于元学习框架的元任务构建。本专利技术一种小样本环境下的行人重识别方法，融合数据增强和迁移学习两类方法，能够克服基于传统深度学习的行人重识别方法过度依赖海量的高质量标注行人图像、网络复杂度...
【技术保护点】
1.一种基于边缘云协同的智能动态标注系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于边缘云协同的智能动态标注系统，其特征在于，区域筛选单元周期性根据目标监控区对应的若干参考视频帧的聚集区域面积确定各聚集区域的聚集区域稳定系数，并且将聚集区域稳定系数大于预设聚集区域稳定系数的聚集区域记为初筛有效区域。
3.根据权利要求2所述的基于边缘云协同的智能动态标注系统，其特征在于，区域筛选单元检测初筛有效区域对应的多帧人员数量以及多帧人员差速值；将多帧人员数量处于预设多帧人员数量范围且多帧人员差速值处于预设多帧人员差速值范围的初筛有效区域记为终筛有效
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【技术特征摘要】
1.一种基于边缘云协同的智能动态标注系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于边缘云协同的智能动态标注系统，其特征在于，区域筛选单元周期性根据目标监控区对应的若干参考视频帧的聚集区域面积确定各聚集区域的聚集区域稳定系数，并且将聚集区域稳定系数大于预设聚集区域稳定系数的聚集区域记为初筛有效区域。
3.根据权利要求2所述的基于边缘云协同的智能动态标注系统，其特征在于，区域筛选单元检测初筛有效区域对应的多帧人员数量以及多帧人员差速值；将多帧人员数量处于预设多帧人员数量范围且多帧人员差速值处于预设多帧人员差速值范围的初筛有效区域记为终筛有效区域。
4.根据权利要求3所述的基于边缘云协同的智能动态标注系统，其特征在于，数据分析单元根据各终筛有效区域对应的相邻有效区域数量以及盲点影响值确定终筛有效区域对应的可提取状态，并根据可提取状态确定数据标注方式；
5.根据权利要求4所述的基于边缘云协同的智能动态标注系统，其特征在于，第一标注单元...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴宇健，邓剑华，黄耀斌，陈浩，梁伟贤，曾炜斌，
申请(专利权)人：四会市环创市政工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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