一种基于计算机视觉技术的数据采集方法及系统与流程

1.本发明涉及数据采集方法技术领域，尤其涉及一种基于计算机视觉技术的数据采集方法及系统。


背景技术：

2.数据采集方法是收集、记录和获取数据的过程和技术。数据采集是数据处理和分析的前提，它能够为决策制定、问题解决和洞察发现提供基础。根据数据类型、来源和采集目的的不同，选取合适的数据采集方法至关重要。
3.其中，基于计算机视觉技术的数据采集方法涉及使用计算机视觉算法和工具来收集、处理和分析图像或视频数据。这些方法可以用于从视觉信息中提取有用的数据，例如对象识别、物体检测、图像分割等。
4.在现有计算机视觉技术的数据采集方法中，传统方法忽略了目标的三维结构和几何信息，仅考虑光照、背景和摄像机角度等因素，导致在某些应用中无法获得目标的完整信息。其次，传统方法主要关注相机参数调整，忽略了多个传感器或摄像头的数据同步和融合，可能导致数据的缺失或不准确，限制了后续的数据分析和算法应用。此外，传统方法中的数据标注通常依赖人工操作，费时且容易出错，影响了数据标注的效率和质量。数据采集策略也有限，主要关注数据的数量和频率，忽略了数据的时间序列性质和动态特征，可能导致数据的不完整性和无法代表真实场景。最后，传统方法中的数据质量控制主要在采集后进行检查，无法及时发现和纠正数据质量问题，导致采集过程中存在大量低质量或无效数据。


技术实现要素：

5.本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于计算机视觉技术的数据采集方法及系统。
6.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于计算机视觉技术的数据采集方法，包括以下步骤：
7.准备数据场景，选择相机参数的同时，引入异步数据采集策略；
8.在所述数据场景中，引入深度传感器，获取三维点云数据；
9.引入图像处理技术对所述三维点云数据进行去噪、畸变校正操作，通过数据质量评估机制保证数据的准确性；
10.采用长时序列数据采集策略，针对所述三维点云数据中的视频流或动态场景进行采集，提取关键帧；
11.使用计算机视觉算法对所述关键帧进行自动化数据标注，建立实时反馈和调整机制，通过实时显示所述关键帧的图像质量指标、目标检测结果；
12.识别和处理所述关键帧中的异常数据，采用数据增强技术对所述关键帧的存储和管理过程进行优化；
13.保存包括采集条件、设备参数、物体类别的元数据信息，为数据分析和算法训练提供附加信息。
14.作为本发明的进一步方案，所述准备数据场景，选择相机参数的同时，引入异步数据采集策略的步骤具体为：
15.设置相关的物体、背景、光照条件，并选择具有代表性的数据采集场景；
16.采用工业相机作为采集设备，调试分辨率、帧率、曝光时间、焦距参数；
17.使用多组工业相机进行异步数据采集，具体为，基于采集场景的需求和几何布局，配置多组工业相机，并采用软件同步机制确保所述多组工业相机在物理上和时间上的同步；
18.同时启动异步设置的工业相机，进行视觉数据的采集；
19.基于相机标定、特征匹配、立体视觉算法，针对异步采集的视觉数据进行视觉校准和对齐；
20.将多组工业相机采集的视觉数据，基于图像融合算法进行融合或叠加，生成多视角视觉信息。
21.作为本发明的进一步方案，所述引入深度传感器，获取三维点云数据的步骤具体为：
22.采用结构光传感器作为深度传感器，采用所述深度传感器采集场景中深度信息；
23.通过硬件同步或软件校准，确保深度传感器与工业相机之间的同步，以及深度与彩色图像之间的对应关系；
24.对于所述结构光传感器，基于三角测量算法提取深度信息；
25.使用包括相机内参标定、外参标定、激光平面标定对采集到的深度数据进行校准，消除深度传感器误差和畸变；
26.基于三维重建算法，将深度信息与对应的彩色图像进行融合，以获取具有几何结构的准确三维点云数据。
27.作为本发明的进一步方案，所述引入图像处理技术对所述三维点云数据进行去噪、畸变校正操作，通过数据质量评估机制保证数据的准确性的步骤具体为：
28.使用具体为高斯滤波的统计滤波算法去除所述三维点云数据中的噪声点；
29.对所述三维点云数据，基于极线校正进行相机畸变校正，使用标定信息去除透镜畸变；
30.以点云密度、点云稳定性、曲率一致性作为数据质量评估指标，判断所述三维点云数据的准确性和可用性，获取数据质量评估结果；
31.基于所述数据质量评估结果，采用数据插补、填充缺失的区域方法，对质量较差的部分进行修复和补偿。
32.作为本发明的进一步方案，所述采用长时序列数据采集策略，针对所述三维点云数据中的视频流或动态场景进行采集的步骤具体为：
33.设定采集的时间范围、帧率、采样率参数；
34.对长时间采集的三维点云数据进行存储和管理，作为长时序列数据；
35.针对所述长时序列数据中的动态场景，使用目标追踪算法对移动物体进行跟踪，或者应用场景重建算法对动态变化的物体和结构进行建模；
36.使用时间戳校准算法，对所述长时序列数据进行校准和对齐；
37.对长时序列数据进行分割，提取关键帧。
38.作为本发明的进一步方案，所述使用计算机视觉算法对所述关键帧进行自动化数据标注，建立实时反馈和调整机制，通过实时显示所述关键帧的图像质量指标、目标检测结果的步骤具体为：
39.采用包括目标检测、目标分割、姿态估计、关键点检测的计算机视觉算法对关键帧进行自动化数据标注；
40.提取目标的位置、类别、边界框、关键点信息，作为已标注训练数据集；
41.基于所述已标注训练数据集，训练计算机视觉模型，使其能够自动识别关键帧中的目标物体和所需的标注信息；
42.基于训练完成的所述计算机视觉模型应用于关键帧，自动化地进行数据标注，根据图像特征和模型的预测结果，对所述关键帧中的目标进行定位、分类和边界框绘制操作，生成标注信息；
43.使用图像处理算法对所述关键帧进行图像质量指标计算，获取自动化标注的目标检测结果；
44.将所述自动化标注的目标检测结果实时显示在所述关键帧上，根据所述图像质量指标和目标检测结果的显示，进行实时反馈和调整。
45.作为本发明的进一步方案，所述识别和处理所述关键帧中的异常数据，采用数据增强技术对所述关键帧的存储和管理过程进行优化的步骤具体为：
46.使用基于统计分析的异常检测算法对关键帧中的异常数据进行识别，通过对数据特征的分析和异常模式的学习，识别和标记关键帧中的异常数据；
47.根据所述异常数据的类型和特点，选择异常处理方法，所述异常处理方法包括数据修复、数据剔除、数据插值；
48.应用包括图像旋转、缩放、平移、翻转的数据增强技术对所述关键帧进行处理，扩充数据集；
49.对所述关键帧进行存储和管理的优化，使用压缩算法进行数据压缩，建立索引和数据库系统，提高数据存储和访问的效率。
50.作为本发明的进一步方案，所述保存包括采集条件、设备参数、物体类别的元数据信息，为数据分析和算法训练提供附加信息的步骤具体为：
51.定义需要保存的所述元数据信息，包括采集条件、设备参数和物体类别，确定所述元数据的类型、格式和结构；
52.在数据采集过程中，记录与采集条件和设备参数相关的元数据信息，包括采集时间、地点、光照条件、相机参数、传感器参数；
53.在数据标注过程中，记录与物体类别和标注过程相关的元数据信息，包括物体的类别、标注者的信息、标注时间；
54.将采集过程中和标注过程中的元数据与实际数据进行关联和保存，将所述元数据作为附加文件与数据文件关联存储；
55.在数据分析和算法训练的过程中，应用保存的元数据信息，进行数据分割、标签选择和模型评估任务。
56.一种基于计算机视觉技术的数据采集系统是由数据准备模块、深度传感器模块、图像处理模块、长时序列采集模块、自动化标注模块、异常处理模块、元数据管理模块组成，所述基于计算机视觉技术的数据采集系统负责执行如权利要求1-8中任一项所述的基于计算机视觉技术的数据采集方法。
57.作为本发明的进一步方案，所述数据准备模块的功能项包括场景设置、相机参数配置、异步采集；
58.所述深度传感器模块的功能项包括传感器选择、同步与校准、三维点云采集；
59.所述图像处理模块的功能项包括去噪与校正、数据质量评估；
60.所述长时序列采集模块的功能项包括参数设置、数据存储与管理、动态场景处理；
61.所述自动化标注模块的功能项包括目标识别与标注、图像质量评估；
62.所述异常处理模块的功能项包括异常识别与处理、数据增强与优化；
63.所述元数据管理模块的功能项包括元数据记录与关联、数据分析与训练支持。
64.与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
65.本发明中，通过引入深度传感器可以获取目标的三维结构和几何信息，提供更全面的数据来源。异步数据采集策略确保多个传感器或摄像头的数据准确同步和融合，从而获得更全面和精准的数据。自动化数据标注利用计算机视觉算法可以提高标注效率和准确性。长时序列数据采集策略能够更好地捕捉数据的时间序列性质和动态特征，提供更全面和代表性的数据。引入实时质量控制和调整机制可以帮助采集人员及时优化采集过程，提高数据质量。通过数据增强技术、数据质量评估和改进、异常数据识别和处理等措施，以提高数据的质量和可用性。
附图说明
66.图1为本发明提出一种基于计算机视觉技术的数据采集方法及系统的工作流程示意图；
67.图2为本发明提出一种基于计算机视觉技术的数据采集方法及系统的步骤1细化流程图；
68.图3为本发明提出一种基于计算机视觉技术的数据采集方法及系统的步骤2细化流程图；
69.图4为本发明提出一种基于计算机视觉技术的数据采集方法及系统的步骤3细化流程图；
70.图5为本发明提出一种基于计算机视觉技术的数据采集方法及系统的步骤4细化流程图；
71.图6为本发明提出一种基于计算机视觉技术的数据采集方法及系统的步骤5细化流程图；
72.图7为本发明提出一种基于计算机视觉技术的数据采集方法及系统的步骤6细化流程图；
73.图8为本发明提出一种基于计算机视觉技术的数据采集方法及系统的步骤7细化流程图；
74.图9为本发明提出一种基于计算机视觉技术的数据采集方法及系统的系统框架示
意图。
具体实施方式
75.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
76.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
77.实施例一
78.请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于计算机视觉技术的数据采集方法，包括以下步骤：
79.准备数据场景，选择相机参数的同时，引入异步数据采集策略；
80.在数据场景中，引入深度传感器，获取三维点云数据；
81.引入图像处理技术对三维点云数据进行去噪、畸变校正操作，通过数据质量评估机制保证数据的准确性；
82.采用长时序列数据采集策略，针对三维点云数据中的视频流或动态场景进行采集，提取关键帧；
83.使用计算机视觉算法对关键帧进行自动化数据标注，建立实时反馈和调整机制，通过实时显示关键帧的图像质量指标、目标检测结果；
84.识别和处理关键帧中的异常数据，采用数据增强技术对关键帧的存储和管理过程进行优化；
85.保存包括采集条件、设备参数、物体类别的元数据信息，为数据分析和算法训练提供附加信息。
86.首先，在准备数据场景的同时选择相机参数，并引入异步数据采集策略。接下来，在数据场景中引入深度传感器，以获取三维点云数据。然后，利用图像处理技术对三维点云数据进行去噪和畸变校正，并通过数据质量评估机制确保数据的准确性。采用长时序列数据采集策略，针对三维点云数据中的视频流或动态场景进行采集，并提取关键帧。使用计算机视觉算法对关键帧进行自动化数据标注，并建立实时反馈和调整机制，包括实时显示关键帧的图像质量指标和目标检测结果。通过识别和处理关键帧中的异常数据，采用数据增强技术对关键帧的存储和管理过程进行优化。同时，保存包括采集条件、设备参数和物体类别在内的元数据信息，为数据分析和算法训练提供附加信息。这种方法在数据质量保证、多样化数据收集、自动化数据标注、异常数据处理、数据管理优化和元数据信息附加等方面带来有益的效果，对于推动计算机视觉应用的发展具有重要意义。
87.请参阅图2，准备数据场景，选择相机参数的同时，引入异步数据采集策略的步骤具体为：
88.设置相关的物体、背景、光照条件，并选择具有代表性的数据采集场景；
89.采用工业相机作为采集设备，调试分辨率、帧率、曝光时间、焦距参数；
90.使用多组工业相机进行异步数据采集，具体为，基于采集场景的需求和几何布局，配置多组工业相机，并采用软件同步机制确保多组工业相机在物理上和时间上的同步；
91.同时启动异步设置的工业相机，进行视觉数据的采集；
92.基于相机标定、特征匹配、立体视觉算法，针对异步采集的视觉数据进行视觉校准和对齐；
93.将多组工业相机采集的视觉数据，基于图像融合算法进行融合或叠加，生成多视角视觉信息。
94.首先，设置相关的物体、背景、光照条件，并选择具有代表性的数据采集场景。然后，采用工业相机作为采集设备，并调试分辨率、帧率、曝光时间、焦距等参数。接着，配置多组工业相机，并采用软件同步机制确保它们在物理和时间上保持同步。同时启动多组工业相机进行异步数据采集，以获取多视角的视觉数据。基于相机标定、特征匹配和立体视觉算法，对异步采集的视觉数据进行校准和对齐，确保数据的一致性和准确性。最后，利用图像融合算法将多组工业相机采集的视觉数据进行融合或叠加，生成多视角视觉信息。从实施角度来看，引入异步数据采集策略可以提高数据质量、数据多样性和数据完整性。通过同步多组工业相机的异步采集，获取多视角的数据有助于增加场景的覆盖范围和信息丰富度。合理配置相机参数和进行视觉校准与对齐，能够保证数据的准确性和一致性。最终，通过视觉数据融合，获得全面、立体的视觉信息，为计算机视觉算法的研究和应用提供丰富的数据基础。这种方法可以促进计算机视觉应用在各个领域的发展和应用。
95.请参阅图3，引入深度传感器，获取三维点云数据的步骤具体为：
96.采用结构光传感器作为深度传感器，采用深度传感器采集场景中深度信息；
97.通过硬件同步或软件校准，确保深度传感器与工业相机之间的同步，以及深度与彩色图像之间的对应关系；
98.对于结构光传感器，基于三角测量算法提取深度信息；
99.使用包括相机内参标定、外参标定、激光平面标定对采集到的深度数据进行校准，消除深度传感器误差和畸变；
100.基于三维重建算法，将深度信息与对应的彩色图像进行融合，以获取具有几何结构的准确三维点云数据。
101.首先，采用结构光传感器作为深度传感器，通过其采集场景中的深度信息。同时，需要确保深度传感器与工业相机之间的同步，可以通过硬件同步或软件校准来实现，以及确保深度与彩色图像之间的对应关系。接下来，对于结构光传感器，可以基于三角测量算法提取深度信息。然后，使用相机内参标定、外参标定以及激光平面标定等方法对采集到的深度数据进行校准，消除深度传感器的误差和畸变。最终，基于三维重建算法，将深度信息与对应的彩色图像进行融合，从而获取具有几何结构的准确三维点云数据。从实施角度来看，引入深度传感器并获取三维点云数据可以带来许多有益的效果。首先，深度传感器能够提供场景的精确深度信息，丰富了数据的内容和维度。其次，通过深度传感器与相机之间的同步和校准，可以确保深度信息与彩色图像之间的准确对应，提高数据的一致性和可用性。此外，在深度数据的校准和融合过程中，可以消除深度传感器的误差和畸变，提高获取的三维点云数据的质量和准确性。综上所述，引入深度传感器并获取三维点云数据在数据质量、数
据准确性和数据丰富度等方面带来有益的效果，为计算机视觉算法和应用的研究提供重要的数据基础。
102.请参阅图4，引入图像处理技术对三维点云数据进行去噪、畸变校正操作，通过数据质量评估机制保证数据的准确性的步骤具体为：
103.使用具体为高斯滤波的统计滤波算法去除三维点云数据中的噪声点；
104.对三维点云数据，基于极线校正进行相机畸变校正，使用标定信息去除透镜畸变；
105.以点云密度、点云稳定性、曲率一致性作为数据质量评估指标，判断三维点云数据的准确性和可用性，获取数据质量评估结果；
106.基于数据质量评估结果，采用数据插补、填充缺失的区域方法，对质量较差的部分进行修复和补偿。
107.首先，利用统计滤波算法(如高斯滤波)对三维点云数据进行去噪处理，以去除其中的噪声点，提高数据的清晰度和准确性。然后，对三维点云数据进行相机畸变校正，采用极线校正方法，使用相机的标定信息去除透镜畸变，使得数据在几何上更加准确。接下来，建立数据质量评估机制，利用点云密度、点云稳定性、曲率一致性等指标来评估数据的质量。通过分析评估指标的数值，可以判断三维点云数据的准确性和可用性，并得到数据质量评估结果。最后，根据数据质量评估结果，针对质量较差的部分采用数据插补、填充缺失的区域等方法进行修复和补偿，使得数据在整体上更加完整和可靠。从实施角度分析，引入图像处理技术对三维点云数据进行去噪、畸变校正，并通过数据质量评估机制保证数据的准确性，可以提高数据的质量和可用性。去除噪声和畸变有助于提高数据的清晰度和准确性，而数据质量评估机制可以通过定量分析来判断数据的准确性和可信度。对于质量较差的数据部分进行修复和补偿，进一步提高了数据的完整性和可靠性。综上所述，这些步骤的实施可以带来有益效果，提升三维点云数据的准确性和质量，为后续的计算机视觉算法和应用提供更可靠的数据基础。
108.请参阅图5，采用长时序列数据采集策略，针对三维点云数据中的视频流或动态场景进行采集的步骤具体为：
109.设定采集的时间范围、帧率、采样率参数；
110.对长时间采集的三维点云数据进行存储和管理，作为长时序列数据；
111.针对长时序列数据中的动态场景，使用目标追踪算法对移动物体进行跟踪，或者应用场景重建算法对动态变化的物体和结构进行建模；
112.使用时间戳校准算法，对长时序列数据进行校准和对齐；
113.对长时序列数据进行分割，提取关键帧。
114.首先，设定采集的时间范围、帧率和采样率等参数，以确定采集的时长和频率。随后，对长时间采集的三维点云数据进行存储和管理，采用适当的存储方式和管理策略。针对动态场景，使用目标追踪算法对移动物体进行跟踪，或者应用场景重建算法对动态变化的物体和结构进行建模。这样可以提取出动态场景中的关键物体信息或建立动态场景的模型。在采集过程中，确保各个设备或传感器的时间同步，可采用时间戳校准算法对数据进行校准和对齐，保证数据的时间一致性。同时，通过关键帧提取，选择关键的时间点或事件来减少存储和处理的数据量。从实施角度来看，长时序列数据采集策略对三维点云数据的视频流或动态场景具有益效果。它能够提供更全面、连续的场景信息，适用于对动态场景进行
分析和建模。通过目标追踪和场景重建，可以提取出关键的动态物体信息或建立动态场景的几何模型。通过时间校准和关键帧提取，可以保证数据的时间一致性，并减少存储和处理的数据量。这些步骤的实施将提高数据的处理效率和可用性，为后续的计算机视觉算法和应用提供更可靠的数据基础。
115.请参阅图6，使用计算机视觉算法对关键帧进行自动化数据标注，建立实时反馈和调整机制，通过实时显示关键帧的图像质量指标、目标检测结果的步骤具体为：
116.采用包括目标检测、目标分割、姿态估计、关键点检测的计算机视觉算法对关键帧进行自动化数据标注；
117.提取目标的位置、类别、边界框、关键点信息，作为已标注训练数据集；
118.基于已标注训练数据集，训练计算机视觉模型，使其能够自动识别关键帧中的目标物体和所需的标注信息；
119.基于训练完成的计算机视觉模型应用于关键帧，自动化地进行数据标注，根据图像特征和模型的预测结果，对关键帧中的目标进行定位、分类和边界框绘制操作，生成标注信息；
120.使用图像处理算法对关键帧进行图像质量指标计算，获取自动化标注的目标检测结果；
121.将自动化标注的目标检测结果实时显示在关键帧上，根据图像质量指标和目标检测结果的显示，进行实时反馈和调整。
122.首先，应用目标检测、目标分割、姿态估计、关键点检测等计算机视觉算法对关键帧进行自动化数据标注，提取目标的位置、类别、边界框、关键点等信息，构建已标注的训练数据集。接着，使用已标注的数据集训练计算机视觉模型，使其能够自动识别关键帧中的目标物体和所需的标注信息。基于训练完成的模型，应用于关键帧并进行自动化数据标注，根据模型的预测结果对目标进行定位、分类和边界框绘制，生成标注信息。同时，利用图像处理算法计算关键帧的图像质量指标，并将自动化标注的目标检测结果实时显示在关键帧上。通过观察图像质量指标和目标检测结果的显示，进行实时反馈和调整，确保标注的准确性和质量。这样的实施方式有助于减少手动标注工作量、提高标注效率，同时通过计算机视觉模型的自动化标注，提供快速且准确的标注结果。实时反馈和调整机制使得可以即时检查和优化标注结果，提升标注的准确性和可靠性。因此，整合计算机视觉算法进行自动化数据标注，并建立实时反馈和调整机制具有显著的实施效果，改善了标注的效率和质量。
123.请参阅图7，识别和处理关键帧中的异常数据，采用数据增强技术对关键帧的存储和管理过程进行优化的步骤具体为：
124.使用基于统计分析的异常检测算法对关键帧中的异常数据进行识别，通过对数据特征的分析和异常模式的学习，识别和标记关键帧中的异常数据；
125.根据异常数据的类型和特点，选择异常处理方法，异常处理方法包括数据修复、数据剔除、数据插值；
126.应用包括图像旋转、缩放、平移、翻转的数据增强技术对关键帧进行处理，扩充数据集；
127.对关键帧进行存储和管理的优化，使用压缩算法进行数据压缩，建立索引和数据库系统，提高数据存储和访问的效率。
128.识别和处理关键帧中的异常数据，并采用数据增强技术对关键帧的存储和管理过程进行优化。首先，通过基于统计分析的异常检测算法对关键帧进行识别，准确标记出异常数据，如噪声、缺失或损坏。根据异常数据的类型和特点，选择适当的异常处理方法，包括数据修复、剔除或插值，以确保数据的准确性和完整性。接下来，利用数据增强技术对关键帧进行处理，例如图像旋转、缩放、平移、翻转等操作，以扩充数据集，增加数据的多样性和数量，提高模型的泛化能力和鲁棒性。为了优化关键帧的存储和管理，采用数据压缩算法减少存储空间的占用，并建立索引和数据库系统以提高数据访问效率。这种整合的实施方法有助于提高数据质量、增强数据多样性，同时优化了关键帧数据的存储和管理效率。通过识别和处理异常数据，确保数据的准确性和完整性；采用数据增强技术，增加数据的多样性，提高模型的鲁棒性；并优化存储和管理过程，提高数据访问效率，从而综合提升了关键帧数据的质量和应用效果。
129.请参阅图8，保存包括采集条件、设备参数、物体类别的元数据信息，为数据分析和算法训练提供附加信息的步骤具体为：
130.定义需要保存的元数据信息，包括采集条件、设备参数和物体类别，确定元数据的类型、格式和结构；
131.在数据采集过程中，记录与采集条件和设备参数相关的元数据信息，包括采集时间、地点、光照条件、相机参数、传感器参数；
132.在数据标注过程中，记录与物体类别和标注过程相关的元数据信息，包括物体的类别、标注者的信息、标注时间；
133.将采集过程中和标注过程中的元数据与实际数据进行关联和保存，将元数据作为附加文件与数据文件关联存储；
134.在数据分析和算法训练的过程中，应用保存的元数据信息，进行数据分割、标签选择和模型评估任务。
135.首先，定义要保存的元数据信息类型，包括采集条件、设备参数和物体类别，并确定元数据的格式和结构。在数据采集过程中，记录与采集条件和设备参数相关的元数据信息，如采集时间、地点、光照条件、相机参数和传感器参数等。这些信息提供了数据采集的背景和环境，有助于理解后续的数据分析和算法训练结果。同时，在数据标注过程中记录与物体类别和标注过程相关的元数据信息，如物体的类别、标注者的信息和标注时间。这样的元数据信息可以追踪数据的来源和处理过程，为后续的数据分析和算法训练提供可靠的参考。将采集过程中和标注过程中的元数据与实际数据进行关联和保存，并将元数据作为附加文件与数据文件存储在一起。这样的关联存储方式确保了元数据的一致性和完整性。在数据分析和算法训练的过程中，利用保存的元数据信息进行数据分析、标签选择和模型评估等任务。通过应用保存的元数据信息，不仅可以提高数据分析和算法训练的准确性和可靠性，还可以提供额外的背景信息和上下文，使得分析人员和研究者能够更好地理解数据以及数据分析和算法训练的结果。综上所述，保存采集条件、设备参数和物体类别的元数据信息对于数据分析和算法训练具有重要的实施效果，可以提供附加的信息支持，增强数据的解释和分析能力，从而提升整体的数据分析和算法训练质量。
136.请参阅图9，一种基于计算机视觉技术的数据采集系统是由数据准备模块、深度传感器模块、图像处理模块、长时序列采集模块、自动化标注模块、异常处理模块、元数据管理
模块组成，基于计算机视觉技术的数据采集系统负责执行如权利要求1-8中任一项的基于计算机视觉技术的数据采集方法。
137.数据准备模块的功能项包括场景设置、相机参数配置、异步采集；
138.深度传感器模块的功能项包括传感器选择、同步与校准、三维点云采集；
139.图像处理模块的功能项包括去噪与校正、数据质量评估；
140.长时序列采集模块的功能项包括参数设置、数据存储与管理、动态场景处理；
141.自动化标注模块的功能项包括目标识别与标注、图像质量评估；
142.异常处理模块的功能项包括异常识别与处理、数据增强与优化；
143.元数据管理模块的功能项包括元数据记录与关联、数据分析与训练支持。
144.基于计算机视觉技术的数据采集系统包括数据准备模块、深度传感器模块、图像处理模块、长时序列采集模块、自动化标注模块、异常处理模块和元数据管理模块。该系统的实施能带来以下益处：数据准备模块通过场景设置、相机参数配置和异步采集等功能，确保数据采集的准确性和灵活性。深度传感器模块的传感器选择、同步与校准、三维点云采集功能提供了准确获取深度信息的能力。图像处理模块的去噪与校正、数据质量评估功能，能提升图像质量和数据品质。长时序列采集模块通过参数设置、数据存储与管理、动态场景处理等功能，支持长时间、稳定的数据采集。自动化标注模块的目标识别与标注、图像质量评估功能能提高标注的效率和准确性。异常处理模块的异常识别与处理、数据增强与优化功能确保数据的准确性和完整性。元数据管理模块的元数据记录与关联、数据分析与训练支持功能为数据分析和算法训练提供附加信息和支持。综上所述，基于计算机视觉技术的数据采集系统通过各功能模块的实施，提高了数据采集的效率、准确性和可靠性，为后续的数据分析和算法训练提供了可靠的数据基础。
145.工作原理：基于计算机视觉技术的数据采集系统由数据准备模块、深度传感器模块、图像处理模块、长时序列采集模块、自动化标注模块、异常处理模块和元数据管理模块组成。数据准备模块负责场景设置、相机参数配置和异步采集，确保数据采集的准确性和灵活性。深度传感器模块选择传感器并进行同步与校准，获取准确的三维点云数据。图像处理模块进行去噪与校正、数据质量评估，提升图像质量和数据品质。长时序列采集模块设定参数、进行数据存储与管理、处理动态场景，支持长时间、稳定的数据采集。自动化标注模块实现目标识别与标注、图像质量评估，提高标注效率和准确性。异常处理模块识别与处理异常、优化数据增强，确保数据准确性和完整性。元数据管理模块记录与关联元数据、支持数据分析与训练。整合各功能模块的实施提高了数据采集的效率、准确性和可靠性，为后续的数据分析和算法训练提供可靠的数据基础。基于计算机视觉技术的数据采集方法包括准备数据场景、深度传感器采集三维点云数据、图像处理、长时序列采集、自动化标注、异常处理和元数据管理。该方法通过多个步骤保证数据质量、多样化数据收集、自动化标注、异常数据处理、数据管理优化和提供附加元数据信息等方面的益处，对计算机视觉应用的发展具有重要意义。
146.以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。