申请/专利权人：深圳市优必选科技股份有限公司

申请日：2019-12-31

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN111191724B

主分类号：G06V20/70

分类号：G06V20/70;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2020.06.16#实质审查的生效;2020.05.22#公开

摘要：本申请公开了一种电梯图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质，属于人工智能技术领域。本申请公开的电梯图像标注方法包括：获取待标注图像，将其输入标注模型，以使标注模型利用预存的电梯图像标注标准对其中的电梯图像进行检测标注，输出带有标注信息的标注图像。本申请公开的电梯图像标注方法通过将获取的待标注图像输入标注模型，利用标注模型根据预存的电梯图像标注标准对待标注图像中的电梯图像进行检测标注，然后输出带有标注信息的标注图像，实现对电梯图像的自动标注；通过利用标注模型自动生成标注信息，一方面能够削减人工成本，另一方面对待标注图像实现高效、准确的标注。

主权项：1.一种电梯图像标注方法，其特征在于，包括：获取待标注图像；将所述待标注图像输入标注模型，以使所述标注模型利用预存的电梯图像标注标准对所述待标注图像中的电梯图像进行检测标注；所述标注模型为MaskR-CNN模型，所述MaskR-CNN模型不包括Mask实例分割分支，或所述MaskR-CNN模型不输出Mask实例分割分支的结果；输出带有标注信息的标注图像；其中，所述电梯图像标注标准包括电梯扶手标注标准、电梯轨道标注标准及整电梯标注标准；其中，所述将所述待标注图像输入标注模型之前包括：利用带有标注信息的训练样本图像训练得到MaskR-CNN初始模型；将没有标注信息的测试样本图像输入所述MaskR-CNN初始模型，对所述测试样本图像进行标注，得到带有标注信息的测试样本图像；对所述带有标注信息的测试样本图像的标注信息进行校准；将校准后的带有标注信息的测试样本图像作为训练样本图像，对所述MaskR-CNN初始模型进行训练，更新所述MaskR-CNN初始模型，得到所述MaskR-CNN模型；其中，所述利用带有标注信息的训练样本图像训练得到MaskR-CNN初始模型包括：将第一格式的带有标注信息的测试样本图像转换为第二格式的带有标注信息的测试样本图像，第一格式为MaskR-CNN模型的输入输出数据格式，第二格式为可编辑标注信息的数据格式。

全文数据：

权利要求：

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