[发明专利]图像标注方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像标注方法，所述方法包括：

获取视频流数据；所述视频流数据包括多帧图像；

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；

从所述多帧图像对应的元素类别中筛选符合标注条件的目标元素类别；

所述标注条件包括待标注图像的元素类别；所述从所述多帧图像对应的元素类别中筛选符合标注条件的目标元素类别包括：

当所述多帧图像对应的已知标签不包含所述待标注图像的元素类别时，根据元素类别之间的关联关系，筛选与所述待标注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标注条件的目标元素类别；

对所述目标元素类别所对应的图像中的元素进行标注。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多帧图像包括模糊图像和标准图像；所述方法还包括：

通过模糊检测算法处理所述多帧图像，得到所述模糊图像的图像标识；

根据所述模糊图像的图像标识确定所述标准图像；

通过图像去重算法对所述标准图像去重，得到去重后的标准去重图像；

对所述标准去重图像中的元素进行标注。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过模糊检测算法处理所述多帧图像，得到所述模糊图像的图像标识包括：

对所述多帧图像的每帧图像划分区域，得到每帧图像对应的多个区域；

通过模糊检测算法提取每个区域的区域模糊特征；

将所述区域模糊特征按序拼接，得到每帧图像对应的全局模糊特征；

根据所述全局模糊特征对每帧图像进行模糊检测，得到所述模糊图像的图像标识。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过图像去重算法对所述标准图像去重，得到去重后的标准去重图像包括：

对所述多帧图像的每帧图像划分区域，得到每帧图像对应的多个区域；

通过图像去重算法提取每个区域的区域图像特征；

计算当前帧图像中每个区域的区域图像特征和位于当前帧顺序之前的预设帧数的每个图像的相同区域的区域图像特征的相似度；得到所述当前帧图像中每个区域所对应的所述预设帧数的相似度值；

根据所述相似度值大于第一阈值的数量与所述预设帧数，得到所述多帧图像中存在重复图像的图像标识；

根据所述重复图像的图像标识确定去重后的标准去重图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述元素识别模型的生成方式包括：

获取样本视频流和已知标签，所述样本视频流包括多帧样本图像；

通过待训练的元素识别模型对所述样本图像进行特征提取，得到样本图像的参考特征；

确定所述参考特征与对应的所述已知标签的损失值；

根据所述损失值调整所述元素识别模型中的模型参数，直至所确定的损失值达到训练停止条件。

6.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当对所述目标元素类别所对应的图像中的元素进行标注后，存储所述图像的图像标识、所述元素的元素类别和所述元素的位置的对应关系。

7.一种图像标注装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取视频流数据；所述视频流数据包括多帧图像；

元素识别模块，用于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；

元素类别筛选模块，用于从所述多帧图像对应的元素类别中筛选符合标注条件的目标元素类别；

所述标注条件包括待标注图像的元素类别；所述元素类别筛选模块具体用于：当所述多帧图像对应的已知标签不包含所述待标注图像的元素类别时，根据元素类别之间的关联关系，筛选与所述待标注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标注条件的目标元素类别；

元素标注模块，用于对所述目标元素类别所对应的图像中的元素进行标注。