[发明专利]一种训练集的构建方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种训练集的构建方法，其特征在于，包括：

获取训练集，所述训练集包括多张已标注的第一图像；

采用所述训练集训练分类模型，并采用训练后的分类模型对未标注的第二图像进行分类，得到所述第二图像的类别；

提取所述第二图像的图像特征；

判断所述第二图像的图像特征是否满足所述类别对应的图像特征条件；

如果所述第二图像的图像特征不满足所述类别对应的图像特征条件，对所述第二图像的类别进行修正，并采用修正后的类别对所述第二图像进行标注；

将已标注的第二图像添加到所述训练集中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像特征包括：图像边缘能量、图像高频能量、图像梯度能量和图像熵中的至少一种。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述第二图像的图像特征是否满足所述类别对应的图像特征条件，包括：

根据同一类别的多张所述第二图像的图像特征值，对多张所述第二图像进行排序；

判断各所述第二图像的排序位置是否位于所述同一类别对应的排序位置范围内；

所述如果所述第二图像的图像特征不满足所述类别对应的图像特征条件，对所述第二图像的类别进行修正，包括：

如果所述第二图像的排序位置不在所述排序位置范围内，将所述第二图像的类别修正为所述图像特征值对应的类别。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述第二图像的图像特征是否满足所述类别对应的图像特征条件，包括：

判断所述第二图像的图像特征值是否在所述类别对应的范围内；

所述如果所述第二图像的图像特征不满足所述类别对应的图像特征条件，对所述第二图像的类别进行修正，包括：

如果所述第二图像的图像特征值不在所述类别对应的范围内，将所述第二图像的类别修正为所述图像特征值位于的范围所对应的类别。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，在所述将已标注的第二图像添加到所述训练集中之后，还包括：

返回采用所述训练集训练分类模型的操作，直到所述分类模型的精度达到预设值或者所述训练集中的图像数量达到预设数量。

6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，

所述图像为地理区域的卫星图像；

所述类别包括：地图元素移除类别和地图元素未移除类别。

7.一种训练集的构建装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取训练集，所述训练集包括多张已标注的第一图像；

分类模块，用于采用所述训练集训练分类模型，并采用训练后的分类模型对未标注的第二图像进行分类，得到所述第二图像的类别；

标注模块，提取第二图像的图像特征；判断第二图像的图像特征是否满足类别对应的图像特征条件；如果第二图像的图像特征不满足类别对应的图像特征条件，对第二图像的类别进行修正，并采用修正后的类别对第二图像进行标注；

添加模块，用于将已标注的第二图像添加到所述训练集中。

8. 一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的一种训练集的构建方法。

9.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一项所述的一种训练集的构建方法。