一种针对图像的智能化的辅助标注方法及系统与流程

1.本发明涉及图像智能化标注技术领域，特别涉及一种针对图像的智能化的辅助标注方法及系统。


背景技术：

2.近几年来，随着人工智能的飞速发展，算法对数据的要求越来越高，高质量的海量结构化数据成为每一个人工智能公司的算法推进器；如何快速，高质量的对数据进行标注，是人工标注的一个痛点；人力密集性的标注工作，也需要辅助工具，智能化工具的加入；
3.如何设计一个方法及系统，对未标注数据进行智能化的辅助标注是一个需要解决的技术方案。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种针对图像的智能化的辅助标注方法及系统。
5.采用的技术方案如下：
6.一种针对图像的智能化的辅助标注方法，包括步骤：
7.步骤一，对采集的图像进行扫描，扫描时，加载一个或者多个标签单元，启动一个或者多个扫描单元，以及执行一个或者多个初级分类线程，以对采集的图像进行对应标注，形成标注好的训练图像集合和对应标注日志；将训练图像集合和对应标注日志按照标签对应的初级分类线程进行对应存储，并形成第一存储列表；
8.步骤二，启用一个或者多个训练单元，以及对应启用一个或者多个数据传输通道，将存储模块中按照不同标签对应存储的标注日志和训练图像集合进行训练，以捕捉标签的使用状态和出现频率，并将高频率出现的标签标注其标签属性；按照设定的周期对标签属性进行实时监控，以查看其在设定的周期内被标注的次数，根据周期内被标注的次数进行使用频率的评定，并按照评定的结果设定标签的优先级别；
9.步骤三，按照设定标签的优先级别筛选标注日志，对筛选出的标注日志对应的训练图像集合进行再次分类，调用第一存储列表，将再次分类的训练图像集合和对应的标注日志的存储标签在第一存储列表基础上进行更新，形成第二存储列表；
10.步骤四，目标检测模块，基于第二存储列表，按照优先级别对训练图像集合进行目标检测，以形成标注框和标注日志对应的标注文件，通过标注文件优化标签单元对图像的标注。
11.优选的，所述标注日志包括：标注时间、标注属性、标注标签、存储位置。
12.优选的，所述以捕捉标签的使用状态和出现频率包括：在多个周期时间内统计不同标签出现的次数，提示上一次出现的标注属性，提示当前周期出现次数较多的标签，连续多个周期内出现次数较多的标签。
13.优选的，通过标注文件优化标签单元对图像的标注步骤包括：
14.基于步骤三)形成第二存储列表，以获取对应在第二存储列表下的训练图像集合，按照优先级别对训练图像集合进行目标检测，以确定标注框对应的在第二存储列表中的位置以及对应的训练图像集合；
15.基于在所述第二存储列表中的位置，将对应的在训练图像集合中包含的子内容进行截取，获取子内容对应的子图像数据；
16.基于子图像数据，启用一个或者多个训练单元，将子图像数据进行训练，以捕捉子图像数据对应标签的使用状态和出现频率，并将高频率出现的标签标注其标签属性；按照设定的周期对标签属性进行实时监控，以查看其在设定的周期内被标注的次数，根据周期内被标注的次数进行预测，并将预测的结果作为提示显示。
17.优选的，所述标注文件包括图像文件和标注文件。
18.优选的，所述目标检测模块采用训练yolo-v5进行目标检测；基于目标检测对图像中的目标进行预测，形成xml标注文件，并保存。
19.本发明还提供了一种针对图像的智能化的辅助标注系统，包括
20.采集模块，采集运行过程产生的图像；
21.扫描模块，对采集的图像进行扫描，扫描时，加载一个或者多个标签单元，启动一个或者多个扫描单元，以及执行一个或者多个初级分类线程，以对采集的图像进行对应标注，形成标注好的训练图像集合和对应标注日志；将训练图像集合和对应标注日志按照标签对应的初级分类线程进行对应存储，并形成第一存储列表；
22.预训练模型模块，启用一个或者多个训练单元，以及对应启用一个或者多个数据传输通道，将存储模块中按照不同标签对应存储的标注日志和训练图像集合进行训练，以捕捉标签的使用状态和出现频率，并将高频率出现的标签标注其标签属性；
23.监控模块，按照设定的周期对标签属性进行实时监控，以查看其在设定的周期内被标注的次数，根据周期内被标注的次数进行使用频率的评定，并按照评定的结果设定标签的优先级别；
24.分类模块，按照设定标签的优先级别筛选标注日志，对筛选出的标注日志对应的训练图像集合进行再次分类，调用第一存储列表，将再次分类的训练图像集合和对应的标注日志的存储标签在第一存储列表基础上进行更新，形成第二存储列表；
25.目标检测模块，基于第二存储列表，按照优先级别对训练图像集合进行目标检测，以形成标注框和标注日志对应的标注文件，进而优化标签单元对图像的标注。
26.优选的，所述目标检测模块包括标注框、截取单元、存储单元以及发送单元；
27.所述标注框，设置有多个，且每一标注框与第二存储列表一一对应；所述标注框用于将同一与第二存储列表下的训练图像集合按照设定的规则进行选取；
28.所述截取单元，用于将标注框选取的子内容进行截取；
29.所述存储单元，用于将截取的子内容进行存储；
30.所述发送单元，提取存储单元内的子内容按照设定的周期发送至预训练模型模块进行训练。
31.与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
32.本技术基于图像分类、目标检测、日志数据分析对标注工具进行智能化完善，一方面提高了标注效率，另外一方面，也提高了标注准确度。
33.本技术采用智能化标注，标注过程中不进行人为的干涉，对于标注的结果还可以采用再次训练，以得到优化的结果，同时对于标注的结果还能进行提示和显示，有助于分析人员进行分析，以对标注单元进行优化。
附图说明
34.以下附图仅对本发明作示意性的说明和解释，并不用于限定本发明的范围，其中：
35.图1：本发明实施例二标注流程示意图；
36.图2：本发明针对图像的智能化的辅助标注系统结构示意图；
37.图3：本发明标注系统中目标检测模块的结构示意图；
38.图4：本发明实施例一标注流程示意图；
具体实施方式
39.为了使本发明的目的、技术方案、设计方法及优点更加清楚明了，以下结合附图通过具体实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
40.根据图1所示，本发明提供了一种针对图像的智能化的辅助标注系统，包括
41.采集模块，采集运行过程产生的图像；
42.扫描模块，对采集的图像进行扫描，扫描时，加载一个或者多个标签单元，启动一个或者多个扫描单元，以及执行一个或者多个初级分类线程，以对采集的图像进行对应标注，形成标注好的训练图像集合和对应标注日志；将训练图像集合和对应标注日志按照标签对应的初级分类线程进行对应存储，并形成第一存储列表；
43.预训练模型模块，启用一个或者多个训练单元，以及对应启用一个或者多个数据传输通道，将存储模块中按照不同标签对应存储的标注日志和训练图像集合进行训练，以捕捉标签的使用状态和出现频率，并将高频率出现的标签标注其标签属性；
44.监控模块，按照设定的周期对标签属性进行实时监控，以查看其在设定的周期内被标注的次数，根据周期内被标注的次数进行使用频率的评定，并按照评定的结果设定标签的优先级别；
45.分类模块，按照设定标签的优先级别筛选标注日志，对筛选出的标注日志对应的训练图像集合进行再次分类，调用第一存储列表，将再次分类的训练图像集合和对应的标注日志的存储标签在第一存储列表基础上进行更新，形成第二存储列表；
46.目标检测模块，基于第二存储列表，按照优先级别对训练图像集合进行目标检测，以形成标注框和标注日志对应的标注文件，进而优化标签单元对图像的标注。
47.所述目标检测模块包括标注框、截取单元、存储单元以及发送单元；
48.在上述中，所述标注框，设置有多个，且每一标注框与第二存储列表一一对应；所述标注框用于将同一与第二存储列表下的训练图像集合按照设定的规则进行选取；
49.所述截取单元，用于将标注框选取的子内容进行截取；
50.所述存储单元，用于将截取的子内容进行存储；
51.所述发送单元，提取存储单元内的子内容按照设定的周期发送至预训练模型模块进行训练。
52.在上述中，所述标签单元、扫描单元及初级分类线程分别对应，也就是一个标签单元对应一个扫描单元，一个扫描单元对应一个初级分类线程；由于运行过程产生的图像的来源不止一个，为了加速扫描的效率，本技术设置一个或者多个标签单元，对应启动一个或者多个扫描单元，以及对应执行一个或者多个初级分类线程。
53.在上述中，传输通道及训练单元一一对应，由于采用一个或者多个初级分类线程，那么初级分类的数据进行了对应的存储，在进行训练时，启用一个或者多个数据传输通道，将存储模块中按照不同标签对应存储的标注日志和训练图像集合通过一个或者多个数据传输通道输送至对应的一个或者多个训练单元进行分别训练。
54.在上述中，所述标注日志包括：标注时间、标注属性、标注标签、存储位置。
55.在上述中，所述以捕捉标签的使用状态和出现频率包括：
56.在多个周期时间内统计不同标签出现的次数，提示上一次出现的标注属性，提示当前周期出现次数较多的标签，连续多个周期内出现次数较多的标签。
57.在上述中，所述标注文件包括图像文件和标注文件。
58.在上述中，所述目标检测模块采用训练yolo-v5进行目标检测；基于目标检测对图像中的目标进行预测，形成xml标注文件，并保存。
59.实施例1
60.一种针对图像的智能化的辅助标注方法，包括步骤：
61.s1，对采集的图像进行扫描，扫描时，加载一个或者多个标签单元，启动一个或者多个扫描单元，以及执行一个或者多个初级分类线程，以对采集的图像进行对应标注，形成标注好的训练图像集合和对应标注日志；将训练图像集合和对应标注日志按照标签对应的初级分类线程进行对应存储，并形成第一存储列表；
62.s2，启用一个或者多个训练单元，以及对应启用一个或者多个数据传输通道，将存储模块中按照不同标签对应存储的标注日志和训练图像集合进行训练，以捕捉标签的使用状态和出现频率，并将高频率出现的标签标注其标签属性；按照设定的周期对标签属性进行实时监控，以查看其在设定的周期内被标注的次数，根据周期内被标注的次数进行使用频率的评定，并按照评定的结果设定标签的优先级别；
63.s3，按照设定标签的优先级别筛选标注日志，对筛选出的标注日志对应的训练图像集合进行再次分类，调用第一存储列表，将再次分类的训练图像集合和对应的标注日志的存储标签在第一存储列表基础上进行更新，形成第二存储列表；
64.s4，目标检测模块，基于第二存储列表，按照优先级别对训练图像集合进行目标检测，以形成标注框和标注日志对应的标注文件，通过标注文件优化标签单元对图像的标注。
65.实施例1基于图像分类、目标检测、日志数据分析对标注工具进行智能化完善，一方面提高了标注效率，另外一方面也提高了标注准确度。
66.实施例2
67.一种针对图像的智能化的辅助标注方法，包括步骤：
68.s1，对采集的图像进行扫描，扫描时，加载一个或者多个标签单元，启动一个或者多个扫描单元，以及执行一个或者多个初级分类线程，以对采集的图像进行对应标注，形成标注好的训练图像集合和对应标注日志；将训练图像集合和对应标注日志按照标签对应的初级分类线程进行对应存储，并形成第一存储列表；
69.s2，启用一个或者多个训练单元，以及对应启用一个或者多个数据传输通道，将存储模块中按照不同标签对应存储的标注日志和训练图像集合进行训练，以捕捉标签的使用状态和出现频率，并将高频率出现的标签标注其标签属性；按照设定的周期对标签属性进行实时监控，以查看其在设定的周期内被标注的次数，根据周期内被标注的次数进行使用频率的评定，并按照评定的结果设定标签的优先级别；
70.s3，按照设定标签的优先级别筛选标注日志，对筛选出的标注日志对应的训练图像集合进行再次分类，调用第一存储列表，将再次分类的训练图像集合和对应的标注日志的存储标签在第一存储列表基础上进行更新，形成第二存储列表；
71.s4，目标检测模块，基于第二存储列表，按照优先级别对训练图像集合进行目标检测，以形成标注框和标注日志对应的标注文件，通过标注文件优化标签单元对图像的标注。
72.s3.1，基于s3形成第二存储列表，以获取对应在第二存储列表下的训练图像集合，按照优先级别对训练图像集合进行目标检测，以确定标注框对应的在第二存储列表中的位置以及对应的训练图像集合；
73.s3.1，基于在所述第二存储列表中的位置，将对应的在训练图像集合中包含的子内容进行截取，获取子内容对应的子图像数据；
74.基于子图像数据，启用一个或者多个训练单元，将子图像数据进行训练，以捕捉子图像数据对应标签的使用状态和出现频率，并将高频率出现的标签标注其标签属性；按照设定的周期对标签属性进行实时监控，以查看其在设定的周期内被标注的次数，根据周期内被标注的次数进行预测，并将预测的结果作为提示显示；
75.重复上述s3及s4进行多个循环。
76.实施例2对于标注的结果还可以采用再次训练，以得到优化的结果，同时对于标注的结果还能进行提示和显示，有助于分析人员进行分析，以对标注单元进行优化。
77.以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。