[发明专利]一种图像处理方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种图像处理方法，包括：确定第一图像集合，所述第一图像集合包括多张第一图像，所述多张第一图像为同一场景下相同时间段内针对目标车辆的拍摄图像；从所述第一图像集合中确定一个或多个第二图像集合，所述一个或多个第二图像集合中每一个第二图像集合包括多张第二图像，所述每一个第二图像集合记录了所述目标车辆的一次待定违规行驶过程；标注所述一个或多个第二图像集合中至少一个第二图像集合中的交通标识的参考位置，并分别识别所述一个或多个第二图像集合中所述目标车辆的位置变化，以判断所述一个或多个第二图像集合分别对应的待定违规行驶是否违规。采用本发明实施例，可以提高测试数据预处理效率而有效评估算法。

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置。

背景技术

在目前的交通管理系统中，通常运用图片识别算法对摄像头拍摄的多张图片进行识别，以判断图中相应车辆的驾驶行为是否违规或者违法。那么，从众多的图片识别算法选择合适的识别算法，对交通违法行为进行准确的识别和判断，起到至关重要的作用。在算法进行选择时，需要依据统一的算法精度标准，有效评估各个算法的精度和准确性，从而判断该算法与相应场景的识别匹配度。

在对特定识别算法的评估过程中，首先在测试前需要对大量的测试数据(例如图片数据)进行清洗、筛选和分类等等操作，该步骤需要花费一定的时间；然后需要对经过前述预处理的数据进行裁剪后，再进行标注相关信息，但是手工操作耗时较长且可能出现失误，造成对图片中参考物的标注不准确等问题。

因此，如何提高测试前的数据预处理效率，从而有效评估图片识别算法，是需要解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种图像处理方法及装置，可以提高测试前的数据预处理效率，从而有效评估图片识别算法。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，该方法可包括：

确定第一图像集合，所述第一图像集合包括多张第一图像，所述多张第一图像为同一场景下相同时间段内针对目标车辆的拍摄图像；

从所述第一图像集合中确定一个或多个第二图像集合，所述一个或多个第二图像集合中每一个第二图像集合包括多张第二图像，所述每一个第二图像集合记录了所述目标车辆的一次待定违规行驶过程；

标注所述一个或多个第二图像集合中至少一个第二图像集合中的交通标识的参考位置，并分别识别所述一个或多个第二图像集合中所述目标车辆的位置变化，以判断所述一个或多个第二图像集合分别对应的待定违规行驶是否违规。

实施本发明实施例，从图片数据中根据图像尺寸和图像分辨率筛选出图像尺寸和图像分辨率一致的多张图片；其中，在特定场景下的同一台摄像机(即卡口)拍摄的图片尺寸是一样的，以及在特定时刻的分辨率也几乎相同。那么，筛选出的多张第一图片可以认为是同一台摄像机拍摄的。根据第二图片的拍摄规则(例如，摄像机在违法驾驶发生前拍摄一张第二图片；在违法驾驶过程中拍摄一张第二图片；在违法驾驶过程结束后拍摄一张第二图片)，从多张第一图片中筛选出一组或多组第二图片。每一组第二图片完整记录了一次违规驾驶过程。从任一组第二图片中选择一张图片，对图片中与该违法行驶过程相关的参考物进行标注。进一步具体地地，根据已经标注的图片对剩余的图片进行批量标注。或者一次性根据标注规则对所有图片包含的参考物进行标注。具体地，通过标注图片中与违法标准相关的参考物位置，例如红绿灯位置，停止线位置，白实线位置等，自动生成相关标注信息，并根据图片分辨率的关系，通过封装好的自适应算法，将标注信息自适应匹配到上所有图片，从而完成批量标注的操作。通过程序进行测试数据的预处理，本发明能够极大的缩短测试数据的准备和预处理时间，提高测试效率。通过批量读取标注信息的脚本，批量将测试数据传入被测算法，简化测试人员手工操作步骤，避免出错。通过脚本的自动标注和统计方法，自动生成标准的测试报告，记录测试结果，生成便于分析的算法混淆矩阵，并将测试结果按照需求分类，便于算法团队分析被测图片结果，提高算法精度，优化产品识别精度。