[发明专利]图像标注方法、装置、计算设备及存储介质

说明书

本申请公开了图像标注方法、装置、计算设备及存储介质。其中，一种图像标注方法，包括：获取待标注的图像帧；确定所述图像帧中的运动区域；确定所述运动区域在所述图像帧中的边界框；在所述运动区域内，对目标对象进行检测；根据检测到的所述目标对象，确定所述边界框是否满足预定条件；以及在确定所述边界框满足预定条件时，将所述边界框和所述图像帧作为经过标注的图像样本。本申请的图像标注方案可以避免人工标注的麻烦，而可以自动获取高质量的经过标注的样本。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及图像标注方法、装置、计算设备及存储介质。

背景技术

随着图像处理技术的发展，目标检测技术越来越广泛应用到各种场景中。例如，对象跟踪和目标识别等场景。这里，用于目标检测的模型通常需要大量的样本数据进行训练。目前，样本数据通常需要人工进行标注。

发明内容

根据本申请一个方面，提供一种图像标注方法，所述方法包括：获取待标注的图像帧；确定所述图像帧中的运动区域；确定所述运动区域在所述图像帧中的边界框；在所述运动区域内，对目标对象进行检测；根据检测到的所述目标对象，确定所述边界框是否满足预定条件；以及在确定所述边界框满足预定条件时，将所述边界框和所述图像帧作为经过标注的图像样本。

在一些实施例中，根据检测到的所述目标对象，确定所述边界框是否满足预定条件，包括：确定所述目标对象的轮廓区域在所述边界框内的像素点占比是否超过第一阈值；在确定所述像素点占比未超过所述第一阈值时，确定所述边界框满足所述预定条件。

在一些实施例中，所述获取图像帧，包括：获取原始图像帧；对所述原始图像帧进行下采样操作，得到所述图像帧。

在一些实施例中，所述确定所述图像帧中的运动区域，包括：基于运动检测模型，得到运动检测结果；根据所述运动检测结果，确定所述运动区域。

在一些实施例中，所述基于运动检测模型，得到运动检测结果，包括：基于经过训练的背景减除模型，去除所述图像帧中背景区域，得到背景减除结果，并将所述背景减除结果作为所述运动检测结果。

在一些实施例中，所述方法进一步包括：获取从目标场景采集的早于所述图像帧的图像帧序列；根据所述图像帧序列，训练所述背景减除模型。

在一些实施例中，所述根据所述运动检测结果，确定所述运动区域，包括：对所述运动检测结果进行二值化处理，得到第一处理结果；对所述第一处理结果进行滤波处理，得到第二处理结果；对所述第二处理结果进行图像膨胀处理，得到所述运动区域。

在一些实施例中，所述在所述运动区域内，对目标对象进行检测，包括：在所述运动区域内，检测与所述目标对象对应的候选区域；在所述候选区域的置信度达到置信度阈值时，将所述候选区域作为检测到的所述目标对象。

在一些实施例中，所述在所述运动区域内，检测与所述目标对象对应的候选区域，包括：基于经过训练的目标检测器，检测所述目标对象对应的候选区域。

在一些实施例中，所述获取图像帧，包括：获取从自动售货柜场景中采集的所述图像帧。

根据本申请一方面，提供一种图像标注装置，所述装置包括：图像获取单元，用于获取待标注的图像帧；运动检测单元，用于确定所述图像帧中的运动区域；边界框确定单元，用于确定所述运动区域在所述图像帧中的边界框；对象检测单元，用于在所述运动区域内，对目标对象进行检测；样本过滤单元，用于根据检测到的所述目标对象，确定所述边界框是否满足预定条件，在确定所述边界框满足预定条件时，将所述边界框和所述图像帧作为经过标注的图像样本。

在一些实施例中，所述样本过滤单元根据下述方式根据检测到的所述目标对象，确定所述边界框是否满足预定条件：确定所述目标对象的轮廓区域在所述边界框内的像素点占比是否超过第一阈值；在确定所述像素点占比未超过所述第一阈值时，确定所述边界框满足所述预定条件。