[发明专利]一种基于机器众包的图像识别高效样本采集方法及系统有效
申请号: | 201811364702.2 | 申请日: | 2018-11-16 |
公开(公告)号: | CN109446783B | 公开(公告)日: | 2023-07-25 |
发明(设计)人: | 孙善宝;徐驰;于治楼 | 申请(专利权)人: | 山东浪潮科学研究院有限公司 |
主分类号: | G06F21/33 | 分类号: | G06F21/33;G06T7/00;G06V10/774 |
代理公司: | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人: | 阚恭勇 |
地址: | 250100 山东省济*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | 本发明提供一种基于机器众包的图像识别高效样本采集方法及系统,涉及图像目标检测、物联网、数据众包和传感技术领域,通过在图像采集智能传感设备中的模型推理功能,实时采集图像并进行识别,根据云端分发的众包任务对模型无法精确识别的图像进行暂存,并统一上传到云端;再利用汇聚到云端的数据样本进行聚类,选取最优数据,对新采集样本数据进行标注,根据其应用场景重新进行模型的训练,在将重新训练后的模型产生新的众包任务,定期推送到图像采集智能传感终端,持续提高模型预测的准确性。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 机器 图像 识别 高效 样本 采集 方法 系统 | ||
【主权项】:
1.一种基于机器众包的图像识别高效样本采集方法,其特征在于,通过图像采集的模型推理功能,实时采集图像并进行识别,根据云端分发的众包任务对模型无法精确识别的图像进行暂存,并统一上传到云端;再利用汇聚到云端的数据样本进行聚类,选取最优数据,对新采集样本数据进行标注,根据其应用场景重新进行模型的训练,在将重新训练后的模型产生新的众包任务,定期推送到图像采集智能传感终端。
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