[发明专利]一种图像标注方法及系统

权利要求书

1.一种图像标注方法，其特征在于，包括：

基于目标检测模型对当前帧待标注图片进行识别，获取至少一个目标物标注框信息；

基于上一帧目标物标注框信息，从所述当前帧待标注图片识别出的至少一个目标物标注框中确定所述当前帧待标注图片的目标物标注框；

基于实例分割算法对所述当前帧待标注图片中的目标物标注框区域进行目标物分割，生成目标物的掩码图片mask；

获取所述目标物的掩码图片mask的轮廓点为目标物轮廓，并生成目标物轮廓的外接矩形；

基于所述目标物轮廓的外接矩形，设置对应的前景矩形，并生成当前帧待标注图片中前景矩形的掩码图片mask；

检测所述前景矩形的掩码图片mask中的多个角点，并基于角点与所述目标物轮廓的外接矩形下边线的距离，对所述目标物轮廓的外接矩形下边线位置进行调整，获取所述当前帧待标注图片的目标物的标注框。

2.根据权利要求1所述的图像标注方法，其特征在于，所述基于目标检测模型对当前帧待标注图片进行识别，获取至少一个目标物标注框信息，包括：

基于目标检测模型对当前帧待标注图片进行识别，获取每一类型目标物的至少一个目标物标注框信息。

3.根据权利要求2所述的图像标注方法，其特征在于，所述基于上一帧目标物标注框信息，从所述当前帧待标注图片识别出的至少一个目标物标注框中确定所述当前帧待标注图片的目标物标注框，包括：

计算上一帧图片中指定类型的目标物标注框与当前帧待标注图片中识别的相同类型的每一个目标物标注框之间的交并比；

删除交并比小于设定阈值的目标物标注框，且将交并比最大的目标物标注框作为当前帧待标注图片的指定类型的目标物标注框；

其中：

上一帧指定类型的目标物标注框的面积为s1，当前帧待标注图片识别的相同类型的目标物标注框的面积为s2，上一帧指定类型的目标物标注框与当前帧待标注图片识别的相同类型的目标物标注框的交集面积为s3，则交并比IoU计算公式为：

IoU＝s3/(s1+s2-s3)。

4.根据权利要求1所述的图像标注方法，其特征在于，所述基于实例分割算法对所述当前帧待标注图片中的目标物标注框区域进行目标物分割，生成目标物的掩码图片mask，包括：

基于实例分割算法对所述当前帧待标注图片中的目标物标注框区域进行目标物分割，所述目标物标注框区域内的每一个像素点均输出是否是指定类型的概率值；

将所述当前帧待标注图片中的目标物标注框区域生成目标物的掩码图片mask；

其中，对于概率值大于0.85的像素点的坐标，将目标物的掩码图片mask中相应的坐标点的像素值设置为1；对于概率值大于0.2且小于0.85的像素点的坐标，将目标物的掩码图片mask中相应坐标点的像素值设置为2；将目标物的掩码图片mask剩余坐标点的像素值设置为0；

基于grabcut算法对当前帧待标注图片进行图像分割，将所述目标物的掩码图片mask中像素值为0或2的值设置为0，其它像素值设置为255。

5.根据权利要求4所述的图像标注方法，其特征在于，所述获取所述目标物的掩码图片mask的轮廓点为目标物轮廓，并求取目标物轮廓的外接矩形，其特征在于，包括：

基于opencv中findContours算法识别目标物的掩码图片mask中的轮廓点，并基于识别的轮廓点识别至少一个闭环轮廓，选取面积最大闭环轮廓为目标物轮廓；

利用opencv中boundingRect算法求取目标物轮廓的外接矩形box，表示为[x1,y1,w1,h1]，其中x1为box左上顶点x轴坐标，y1为box左上顶点y轴坐标，w1为box宽度,h1为box高度。