[发明专利]区域标注方法、装置和电子设备

说明书

公开了一种区域标注方法、装置和电子设备。所述方法包括：在生成用于训练机器学习模型的训练样本的过程中，获取成像器件所采集的行驶环境的图像信息；获取存在于所述行驶环境中的目标物体的目标位置信息，所述目标位置信息与所述图像信息在时间上同步；以及根据所述目标位置信息和所述成像器件的参数信息来在所述图像信息中标注所述目标物体的目标区域。因此，能够自动地标注行驶环境中目标物体的目标区域，提高了区域标注的效率。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，且更具体地，涉及一种区域标注方法、装置、电子设备、计算机程序产品和计算机可读存储介质。

背景技术

物体检测是指利用计算机分析通过成像器件获取的视频图像，以完成目标物体的检测和分类识别等操作。例如，希望诸如车辆之类的交通工具在行驶过程中能够不断检测和识别周围的车辆、行人等物体。这样，可以及时帮助或提醒驾驶人员改变驾驶策略，从而减少交通事故。

目前最常使用的是基于机器学习模型的检测方式。为了保证机器学习模型的准确性，需要预先采用大量的行驶环境的图像信息作为训练样本来对该模型进行离线训练。在行驶环境中往往存在诸如交通工具、行人等各种目标物体，在离线训练之前需要在训练样本中将这些目标区域区分并标注出来。目前，训练样本中目标区域的标注主要依赖于用户手工完成，也就是说，用户需要在大量图像信息中手动地找到各种目标物体个体，并对每个个体的大小、位置等进行标注。由于训练样本库一般需要达到几十万的规模，所以采用这种手动标注方式非常耗时，人力成本非常高，且不具扩展性。

因此，现有的区域标注技术是效率低下的。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种区域标注方法、装置、电子设备、计算机程序产品和计算机可读存储介质，其能够自动地在行驶环境中标注目标物体的目标区域。

根据本申请的一个方面，提供了一种区域标注方法，包括：在生成用于训练机器学习模型的训练样本的过程中，获取成像器件所采集的行驶环境的图像信息；获取存在于所述行驶环境中的目标物体的目标位置信息，所述目标位置信息与所述图像信息在时间上同步；以及根据所述目标位置信息和所述成像器件的参数信息来在所述图像信息中标注所述目标物体的目标区域。

根据本申请的另一方面，提供了一种区域标注装置，包括：图像获取单元，用于在生成用于训练机器学习模型的训练样本的过程中，获取成像器件所采集的行驶环境的图像信息；位置获取单元，用于获取存在于所述行驶环境中的目标物体的目标位置信息，所述目标位置信息与所述图像信息在时间上同步；以及区域标注单元，用于根据所述目标位置信息和所述成像器件的参数信息来在所述图像信息中标注所述目标物体的目标区域。

根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；存储器；以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得所述处理器执行上述的区域标注方法。

根据本申请的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行上述的区域标注方法。

根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行上述的区域标注方法。

与现有技术相比，采用根据本申请实施例的区域标注方法、装置、电子设备、计算机程序产品和计算机可读存储介质，可以在生成用于训练机器学习模型的训练样本的过程中，获取成像器件所采集的行驶环境的图像信息；获取存在于所述行驶环境中的目标物体的目标位置信息，所述目标位置信息与所述图像信息在时间上同步；并且根据所述目标位置信息和所述成像器件的参数信息来在所述图像信息中标注所述目标物体的目标区域。因此，与如现有技术中对目标区域进行人工标注的情况相比，可以自动地标注行驶环境中目标物体的目标区域，提高了区域标注的效率。

附图说明