[发明专利]基于视频数据识别的训练数据集生成方法及装置

权利要求书

1.一种基于视频数据识别的训练数据集生成方法，其特征在于，包括：

从视频数据中获取至少一帧视频帧图像；

通过至少一种特征信息识别模型识别每一帧视频帧图像，得到至少一种第一特征信息；

利用所述第一特征信息对所述视频帧图像进行筛选，得到视频帧图像集；

获取所述视频帧图像集中每一帧视频帧图像的人工标记结果；

将所述视频帧图像集中每一帧视频帧图像和对应的人工标记结果作为一组训练数据，生成训练数据集。

2.根据权利要求1所述的训练数据集生成方法，其特征在于，所述特征信息识别模型基于深度学习建立，所述训练数据集生成方法还包括：

获取所述视频帧图像集的人工筛选结果，并根据所述人工筛选结果选取所述视频帧图像组成视频帧图像的筛选训练集；

获取操作人员进行第一特征信息校正后的筛选训练集；

用校正后的所述筛选训练集训练所述至少一种特征信息识别模型。

3.根据权利要求2所述的基于视频数据识别的训练数据集生成方法，其特征在于，所述通过至少一种特征信息识别模型识别每一帧视频帧图像，包括如下步骤至少一种：

通过人脸特征识别模型得到视频帧图像中的人脸特征信息；

通过目标检测模型得到视频帧图像中的不同目标的类型特征信息和位置特征信息；

根据视频帧图像以及视频帧图像提取得到的光流场图像，结合动作识别模型得到视频帧图像中的各目标的运动特征信息。

4.根据权利要求1所述的基于视频数据识别的训练数据集生成方法，其特征在于，还包括：

建立所述至少一种特征信息识别模型。

5.根据权利要求1所述的基于视频数据识别的训练数据集生成方法，其特征在于，所述人工标记结果为第一特征信息校正结果；所述将所述视频帧图像集中每一帧视频帧图像和对应的人工标记结果作为一组训练数据，包括：

将经人工第一特征信息校正后的所述视频帧图像集中的每一帧视频帧图像和对应校正后的第一特征信息作为一组训练数据。

6.根据权利要求1所述的基于视频数据识别的训练数据集生成方法，其特征在于，所述人工标记结果通过操作人员结合所述视频帧图像集中的至少一种第一特征信息标注出的第二特征信息，所述第二特征信息的维度高于所述第一特征信息。

7.根据权利要求6所述的基于视频数据识别的训练数据集生成方法，其特征在于，所述第一特征信息包括各目标的类型特征信息、位置特征信息、运动特征信息以及人脸特征信息中的至少一种，所述第二特征信息包括：性别特征信息和/或表情特征信息。

8.一种基于视频数据识别的训练数据集生成装置，其特征在于，包括：

视频帧图像获取模块，从视频数据中获取至少一帧视频帧图像；

特征信息识别模块，通过至少一种特征信息识别模型识别每一帧视频帧图像，得到至少一种第一特征信息；

视频帧图像集筛选模块，利用所述第一特征信息对所述视频帧图像进行筛选，得到视频帧图像集；

人工标记结果获取模块，获取所述视频帧图像集中每一帧视频帧图像的人工标记结果；

训练数据集生成模块，将所述视频帧图像集中每一帧视频帧图像和对应的人工标记结果作为一组训练数据，生成训练数据集。

9.根据权利要求8所述的训练数据集生成装置，其特征在于，所述特征信息识别模型基于深度学习建立，所述训练数据集生成装置还包括：

人工筛选结果获取模块，获取所述视频帧图像集的人工筛选结果，并根据所述人工筛选结果选取所述视频帧图像组成视频帧图像的筛选训练集；

校正筛选训练集获取模块，获取操作人员进行第一特征信息校正后的筛选训练集；

特征信息识别模型训练模块，用校正后的所述筛选训练集训练所述至少一种特征信息识别模型。