[发明专利]网络模型发布方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种网络模型发布方法，所述方法包括：

获取第一图像标注数据；所述图像标注数据包括多帧图像的元素类别；

从多帧图像的元素类别中筛选符合模型发布条件的第一目标元素类别；

获取所述第一目标元素类别对应的目标图像；将所述目标图像按比例拆分为当前训练图像和当前预测图像；

确定待训练的网络模型，通过所述当前训练图像对所述待训练的网络模型进行训练，得到训练后的检测模型；

通过所述当前预测图像对所述检测模型进行预测，得到预测参考值；

根据所述预测参考值确定所述检测模型的发布。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标注条件包括待标注图像的元素类别；所述方法还包括：

获取视频流数据；所述视频数据包括多帧图像；

加载多个元素识别模型，通过所述多个元素识别模型处理所述多帧图像，得到每帧图像所对应的一个或多个元素类别；

从所述多帧图像的元素类别中筛选符合标注条件的第二目标元素类别；

对所述第二目标元素类别所对应的图像中的元素进行标注；得到所述视频流数据的图像标注数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述标注条件更新时，根据所述更新后的标注条件从所多帧图像的元素类别中筛选第三目标元素类别；

基于所述第三目标元素类别与所述第二目标元素类别确定新增目标元素类别；

对所述新增目标元素类别所对应的图像中的元素进行标注，得到新增图像标注数据；

基于新增图像标注数据对图像标注数据增量更新。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型发布条件包括待提取图像的元素类别；所述从多帧图像的元素类别中筛选符合模型发布条件的第一目标元素类别包括：

当所述多帧图像所包含的元素类别不包含所述待提取图像的元素类别时；根据元素类别之间的关联关系，筛选与所述待提取图像的元素类别相关联的元素类别；

将筛选得到的元素类别作为符合所述模型发布条件的第一目标元素类别。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测参考值确定所述检测模型的发布包括：

判断所述预测参考值是否超过阈值；

若是，则将待发布的所述检测模型传输至相应的智能设备或服务器；

若否，获取所述第一目标元素类别对应的下一个训练图像，将所述训练图像作为当前训练图像，返回通过所述当前训练图像对所述待训练的网络模型进行训练，得到训练后的检测模型；通过所述当前预测图像对所述检测模型进行预测，得到预测参考值的步骤，直至满足所述预测参考值超过阈值时，得到待发布的检测模型。

6.一种网络模型发布装置，其特征在于，所述装置包括：

标注数据获取模块，用于获取第一图像标注数据；所述图像标注数据包括每帧图像的元素类别；

元素类别筛选模块，用于从多帧图像的元素类别中筛选符合模型发布条件的第一目标元素类别；

数据集确定模块，用于获取所述第一目标元素类别对应的目标图像；将所述目标图像按比例拆分为当前训练图像和当前预测图像；

模型生成和发布模块，用于确定待训练的网络模型，通过所述当前训练图像对所述待训练的网络模型进行训练，得到训练后的检测模型；通过所述当前预测图像对所述检测模型进行预测，得到预测参考值；根据所述预测参考值确定是否发布所述检测模型；若是，则将待发布的所述检测模型传输至相应的智能设备或服务器。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述标注条件包括待标注图像的元素类别；所述装置还包括图像标注模块，用于获取视频流数据；所述视频数据包括多帧图像；加载多个元素识别模型，通过所述多个元素识别模型处理所述多帧图像，得到每帧图像所对应的一个或多个元素类别；从所述多帧图像的元素类别中筛选符合标注条件的第二目标元素类别；对所述第二目标元素类别所对应的图像中的元素进行标注；得到所述视频流数据的图像标注数据。