[发明专利]一种图像处理方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取第一预测模型的预测结果集合；所述预测结果集合包括针对至少一个待预测图像数据中每个待预测图像数据的预测结果；

根据所述预测结果集合，从所述至少一个待预测图像数据中确定出预测异常的训练数据；

利用所述训练数据以及所述训练数据的正确标记结果信息对预设模型进行训练，得到第二预测模型；

利用所述第二预测模型对第一待预测图像数据进行预测，得到对所述第一待预测图像数据的预测结果；

所述方法还包括：从所述至少一个待预测图像数据中除所述预测异常的训练数据之外的待预测图像数据选取预设数量个待预测图像数据，以确定为预测正常的目标训练数据；将所述预测正常的目标训练数据和所述预测异常的训练数据添加至指定数据集；

所述利用所述训练数据以及所述训练数据的正确标记结果信息对预设模型进行训练，得到第二预测模型，包括：

利用所述指定数据集中各个图像数据以及所述各个图像数据的正确标记结果信息对预设模型进行训练，得到第二预测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述利用所述指定数据集中各个图像数据以及所述各个图像数据的正确标记结果信息对预设模型进行训练，得到第二预测模型前，所述方法还包括：

若所述指定数据集包括的图像数据的数量小于第一数量，则采用数据增强的方法增加所述指定数据集包括的图像数据的数量；

在所述指定数据集包括的图像数据的数量大于或等于第一数量后，执行所述利用所述指定数据集中各个图像数据以及所述各个图像数据的正确标记结果信息对预设模型进行训练，得到第二预测模型的步骤。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述指定数据集中各个图像数据以及所述各个图像数据的正确标记结果信息对预设模型进行训练，得到第二预测模型前，所述方法还包括：

当所述指定数据集包括的目标类别的图像数据的数量小于除目标类别之外的其它类别的图像数据的数量时，采用数据增强的方法增加所述目标类别的图像数据的数量；

在所述目标类别的图像数据的数量大于或等于第二数量后，执行所述利用所述指定数据集中各个图像数据以及所述各个图像数据的正确标记结果信息对预设模型进行训练，得到第二预测模型的步骤。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测结果集合，从所述至少一个待预测图像数据中确定出预测异常的训练数据，包括：

输出预测结果界面，所述预测结果界面包括所述预测结果集合；

获取在所述预测结果界面上选取的第二待预测图像数据的预测结果，将所述第二待预测图像数据确定为预测异常的训练数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在训练时间段内，执行利用所述第一待预测图像数据以及对应的正确标记结果信息对预设模型进行训练，得到第二预测模型的步骤；或，

在非工作时间段内，执行所述利用所述第一待预测图像数据以及对应的正确标记结果信息对预设模型进行训练，得到第二预测模型的步骤。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在工作时间段内，中断模型训练过程，并在训练时间段内或在非工作时间段内，继续执行中断的模型训练过程；

其中，所述模型训练过程是指所述利用所述训练数据以及所述训练数据的正确标记结果信息对预设模型进行训练，得到第二预测模型的过程。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当在模型训练过程中监测到对图像检测功能的功能调用请求时，中断模型训练过程，根据所述功能调用请求提供相应功能；

若监测到对图像检测功能的功能退出请求时，在预设训练时间段内或在非工作时间段内，继续执行中断的模型训练过程。