[发明专利]训练数据的采集方法及装置有效

专利信息
申请号: 201910939908.1 申请日: 2019-09-30
公开(公告)号: CN110751065B 公开(公告)日: 2023-04-28
发明(设计)人: 炊文伟;王则澄 申请(专利权)人: 北京旷视科技有限公司;青岛旷视科技有限公司
主分类号: G06V20/40 分类号: G06V20/40;G06V40/10;G06V10/75;G06V10/74
代理公司: 北京钲霖知识产权代理有限公司 11722 代理人: 李志新;李强
地址: 100190 北京市海淀*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 训练 数据 采集 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种训练数据的采集方法,其特征在于,包括:

获取多个关联相机在关联时段拍摄的图像作为多个图像集合,其中,所述多个关联相机中的每个相机对应一个所述图像集合,所述关联相机是空间位置具有关联关系的多个相机;

对多个所述图像集合中的图像进行目标检测,得到与所述图像对应的检测对象;

对于第一检测对象,在第二检测对象中检索与所述第一检测对象匹配的第三检测对象,将所述第一检测对象和所述第三检测对象作为一个检测对象集合,所述第二检测对象为不同于所述第一检测对象的检测对象;

将两两包含相同检测对象的多个检测对象集合取并集,作为困难对象集合。

2.根据权利要求1所述的训练数据的采集方法,其特征在于,所述方法还包括:

响应于用户的确定指令,将所述困难对象集合作为结果对象集合;

或,

接收用户从所述困难对象集合中剔除与其他所述检测对象不属于同一对象的所述检测对象的指令,根据所述指令剔除与其他所述检测对象不属于同一对象的所述检测对象,将剔除后的所述困难对象集合作为所述结果对象集合;

或,

接收用户从所述困难对象集合中剔除与其他所述检测对象不属于同一对象的所述检测对象的指令,根据所述指令剔除与其他所述检测对象不属于同一对象的所述检测对象,如果剔除后的困难对象集合与所述多个检测对象集合中的任意一个不相同,则将所述剔除后的困难对象集合作为所述结果对象集合。

3.根据权利要求2中所述的训练数据的采集方法,其特征在于,将根据所述指令剔除的检测对象作为负样本训练数据。

4.根据权利要求1-2中任一所述的训练数据的采集方法,其特征在于,所述第二检测对象为与所述第一检测对象属于同一类别的所述检测对象。

5.根据权利要求1-2中任一所述的训练数据的采集方法,其特征在于,所述第二检测对象与所述第一检测对象对应不同的图像,和/或,所述第二检测对象与所述第一检测对象对应的图像是不同相机拍摄的;和/或,所述第二检测对象与所述第一检测对象对应的图像是不同相机拍摄的,且所述第二检测对象对应图像拍摄的时间在特定时间区间范围。

6.根据权利要求1-2中任一所述的训练数据的采集方法,其特征在于,依次将每一个所述检测对象作为一个所述第一检测对象。

7.根据权利要求1-2中任一所述的训练数据的采集方法,其特征在于,如果某个检测对象已经属于某个结果对象集合,则不将其作为第一检测对象。

8.根据权利要求1-2中任一所述的训练数据的采集方法,其特征在于,当所述第三检测对象与所述第一检测对象的相似度大于阈值时,认为所述第三检测对象与所述第一检测对象匹配,所述阈值小于结构化检索时的常规阈值。

9.一种训练数据的采集装置,其特征在于,包括:

获取模块,用于获取多个关联相机在关联时段拍摄的图像作为多个图像集合,每个相机对应一图像集合,关联相机是空间位置具有关联关系的多个相机;

检测模块,用于对多个图像集合中的图像进行目标检测,得到与图像对应的检测对象;

检索模块,用于对于第一检测对象,在第二检测对象中检索与所述第一检测对象匹配的第三检测对象,将所述第一检测对象和所述第三检测对象作为一个检测对象集合;所述第二检测对象为不同于所述第一检测对象的检测对象;

所述装置还包括合并模块,当所述检测模块检测到两个检测对象集合中包含至少两个相同的检测对象,且两个检测对象集合中存在不同的检测对象时,所述合并模块用于将所述两个检测对象集合中检测对象的并集作为困难对象集合。

10. 一种电子设备,其中,所述电子设备包括:

存储器,用于存储指令;以及

处理器,用于调用所述存储器存储的指令执行权利要求1-8中任一项所述的训练数据的采集方法。

11.一种计算机可读存储介质,其中,所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令在由处理器执行时,执行权利要求1-8中任一项所述的训练数据的采集方法。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京旷视科技有限公司;青岛旷视科技有限公司,未经北京旷视科技有限公司;青岛旷视科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910939908.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

同类专利
专利分类
×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top