[发明专利]面向无人机起降引导的深度学习标签数据生成方法

摘要

一种面向无人机起降引导的深度学习标签数据生成方法，管理员客户端建立数据库系统，定义标注要求并派发任务；各用户登陆标注客户端，通过各标注客户端接收标注任务和标注要求，对各待标注的场景图像进行人工标注，标注后的各场景图像以xml格式的形式保存到数据库系统，对数据库系统进行实时更新。所有待标注的场景图像全部标注完毕后，审核员登陆审核员客户端，通过审核员客户端网络访问数据库系统，由审核员客户端对标注结果(即标注后的各场景图像)进行审核。本发明通过网络化方式发布标注任务，设计审核方法自动审核标注结果，大大提高了数据标注效率和标注结果可靠性，有效的解决了深度学习大规模样本标注的现实需求。

主权项

1.面向无人机起降引导的深度学习标签数据生成方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)建立数据库系统；由管理员客户端建立数据库系统，数据库系统中存储有所有待标注的场景图像，其中待标注的场景图像包括从未被标注过的由摄像机拍摄的无人机起降过程中包含无人机目标的场景图像以及已经人工标注过一次以上的由摄像机拍摄的无人机起降过程中包含无人机目标的场景图像；(2)根据任务需求，由管理员客户端确定待标注出的无人机目标区域以及锚点坐标；(3)由管理员客户端通过网络动态分配待标注的场景图像给各标注客户端；将所有待标注的场景图像按照其被人工标注过的次数从少到多依次排序，其中从未被标注过的由摄像机拍摄的无人机起降过程中包含无人机目标的场景图像的次数为0；分配待标注的场景图像时，优先分配的顺序是：先将从未被标注过的场景图像优先随机分配给各标注客户端，然后按照被人工标注过的次数从少到多的顺序依次将各待标注的场景图像随机分配给各标注客户端，确保所有的待标注的场景图像都能被标注；其中随机分配是指待标注的场景图像在本轮标注中随机分配给其中一个以上的标注客户端进行标注；(4)各标注客户端接收标注任务和标注要求，标注任务为管理员客户端发布给各标注客户端的待标注的场景图像，标注要求为步骤(2)中确定的待标注出的无人机目标区域以及锚点坐标；各标注客户端对各待标注的场景图像进行人工标注，即框选出各图像中的无人机目标区域以及锚点坐标，并将标注后的各场景图像以xml格式的形式保存到数据库系统，对数据库系统进行实时更新；(5)对标注结果进行审核所有待标注的场景图像全部标注完毕后，审核员客户端通过网络访问数据库系统，由审核员客户端对标注结果即标注后的各场景图像进行审核。