[发明专利]数据集标注方法、电子设备和介质

说明书

本发明涉及一种数据集标注方法、电子设备和介质，方法包括S1、获取预设地理围栏内多个摄像头在预设时间段内的所有视频段；S2、从每一视频段中抽取对应的第一待处理图像；S3、将第一待处理图像输入RE I D行人识别模型中，获取RE I D特征向量，组成RE I D特征向量集；S4、将待匹配RE I D特征向量目标相似度大于预设的RE I D特征相似度阈值的所有RE I D特征向量以及待匹配RE I D特征向量对应的视频段均标注为相同的唯一I D；S5、删除标注唯一I D的RE I D特征向量，判断当前RE I D特征向量集是否为空集或者任意两个RE I D特征向量的相似度均小于所述RE I D特征相似度阈值，若是，则结束流程，否则，返回S4。本发明能够准确高效地标注数据集。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据集标注方法、电子设备和介质。

背景技术

步态的分析和研究是对人类运动功能的综合研究，包括对人类运动特征的测量、描述和数量的评估。通过对步态的分析和研究，可以识别出步态周期，计算出步态运动学和动力学参数等。近年来，步态的研究在身份识别等方面都起到了非常重要的作用和应用，在身份识别中，不同的人在步态风格的微小变化可以被用作生物标识符来识别个体的人。若要进行步态的分析和研究，就需要大量的步态数据。

现有技术中，通常通过人工识别摄像头采集的视频数据，来标注数据集，从而将同一人对应的视频数据标注为同一id，然后基于同一id对应的视频数据集合进行步态数据的提取。但是，由于视频数据量大，涉及的人员量大，因此，仅通过人工标注数据集的方式需要花费大量的时间，标注效率很低。由此可知，如何提供一种准确高效的步态数据集标注技术成为亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明目的在于，提供一种数据集标注方法、电子设备和介质，能够准确高效地标注数据集。

根据本发明第一方面，提供了一种数据集标注方法，包括：

步骤S1、获取预设地理围栏内多个摄像头在预设时间段内的所有视频段，每一视频段中仅包括同一摄像头所连续采集的同一人物信息，所述连续采集为采集时间间隔小于预设的时间间隔阈值；

步骤S2、从每一视频段中抽取一个视频帧图片，作为对应的第一待处理图像；

步骤S3、将每一第一待处理图像分别输入预先训练好的REID行人识别模型中，获取对应的REID特征向量，所有的REID特征向量组成REID特征向量集；

步骤S4、从当前的REID特征向量集中随机获取一个REID特征向量作为待匹配REID特征向量，获取所述REID特征向量集中除所述待匹配REID特征向量以外的其他REID特征向量基于与所述待匹配REID特征向量的目标相似度排序，将目标相似度排序中与待匹配REID特征向量目标相似度大于预设的REID特征相似度阈值的所有REID特征向量以及待匹配REID特征向量对应的视频段均标注为相同的唯一ID；

步骤S5、将当前被标注为相同的唯一ID的所有视频段对应的REID特征向量从所述REID特征向量集中删除，并判断当前REID特征向量集是否为空集或者当前REID特征向量集中任意两个REID特征向量的相似度均小于所述REID特征相似度阈值，若是，则结束流程，否则，返回步骤S4。

根据本发明第二方面，提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被设置为用于执行本发明第一方面所述的方法。

根据本发明第三方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机指令用于执行本发明第一方面所述的方法。

本发明与现有技术相比具有明显的优点和有益效果。借由上述技术方案，本发明提供的一种数据集标注方法、电子设备和介质可达到相当的技术进步性及实用性，并具有产业上的广泛利用价值，其至少具有下列优点：