[发明专利]场景识别模型生成方法、系统、平台、设备及介质

说明书

本发明提供一种场景识别模型生成方法、系统、平台、设备及介质，包括：获取目标场景图片；基于创建的标注任务，通过多个目标对象对目标场景图片进行标注；并根据标注后的目标场景图片生成训练数据；选择训练数据，并按照创建的训练任务通过自动机器学习对所选择的训练数据进行训练，生成用于识别目标场景图片的场景识别模型；其中，标注和训练在同一训练平台中进行。本发明能够生成在特定场景下应用的场景识别模型，满足用户对不用场景的服务需求，实现定制化AI服务。并且本发明支持多人同时对图片进行标注，通过将标注和训练集成在同一训练平台，无需依赖外部存储，方便本地部署，保障了图片和训练数据的安全。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种场景识别模型生成方法、系统、平台、设备及介质。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器来研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。而人工智能技术极大地改变了人们的生活，通过对图片进行训练，能够生成场景识别模型来对图片进行管理。而目前的场景识别模型仅适用一般场景，不能适用特定场景。因此，针对特定场景的用户需求，需要基于特定场景的数据来定制化生成所需要的场景识别模型。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种场景识别模型生成方法、系统、平台、设备及介质，用于解决现有技术中存在的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种场景识别模型生成方法，包括有：

获取多张目标场景图片；

基于创建的一个或多个标注任务，通过多个目标对象对所述多张目标场景图片进行标注；并根据标注后的多张目标场景图片生成训练数据；

选择训练数据，并按照创建的一个或多个训练任务，通过自动机器学习对所选择的训练数据进行训练，生成一个或多个用于识别目标场景图片的场景识别模型；其中，所述标注和所述训练在同一训练平台中进行。

可选地，输出所述一个或多个场景识别模型。

可选地，还包括对输出的一个或多个场景识别模型进行验证；有：

获取多种场景图片、以及输出的一个或多个场景识别模型；其中，所述多种场景图片至少包括目标场景图片；

通过输出的一个或多个场景识别模型识别所有场景图片，获取识别结果；

根据所述识别结果验证输出的一个或多个场景识别模型。

可选地，还通过自动机器学习对生成的一个或多个场景识别模型进行分数评估，并输出评估分数最高的场景识别模型。

可选地，对生成的一个或多个场景识别模型评分；

若当前时刻生成的场景识别模型的分数高于前一时刻生成的场景识别模型的分数，则用当前时刻生成的场景识别模型替换前一时刻生成的场景识别模型，并输出所述当前时刻生成的场景识别模型。

可选地，对多张目标场景图片进行的标注包括以下至少之一：分类标注、检测标注。

可选地，根据标注后的多张目标场景图片生成训练数据前，还对标注后的多张目标场景图片进行复核。

可选地，在同一局域网络中的一个或多个目标对象能够共同使用以下至少之一：

获取的多张目标场景图片、未标注的多张目标场景图片、标注后的多张目标场景图片、根据标注后的一张或多张图片生成的训练数据、选择的训练数据。

可选地，所述目标场景图片包括以下至少之一：火灾图片、男性及女性图片。

本发明还提供一种场景识别模型生成系统，包括有：