CN109345562A - 一种交通图片智能标注*** - Google Patents

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欧朝泉
陈友林
吉洪庆
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Guizhou Youyi Joint Venture Big Data Asset Operation Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种交通图片智能标注***，包括图片处理***、数据采集***和数据核查校验***，所述数据采集***内设有摄像头，摄像头设在在交通十字路口，摄像头在工作的过程中生产十字路口监控视频，十字路口监控视频传送至图片处理***；所述图片处理***对十字路口监控视频进行抽帧并截取视频图片，然后再对截取的视频图片进行卷积处理，再从卷积处理处理后的图片上选取特征区域。本发明增加了交通图像的方向预测，与物体的矩形位置和轮廓坐标共同定位了一个物体在图像中的状态；此外，本发明采用的图片处理***能够降低标注流程，从能够针对交通图像的快速标注和智能标注，实现降低图片标注成本，并对标注流程化。

Description

一种交通图片智能标注***
技术领域
本发明涉及交通图片处理技术领域，具体是一种交通图片智能标注***。
背景技术
当前，图片的标注是人工智能初始阶段中最耗时耗力的一个环节，也是人工智能现阶段无法跳过的环节。通过对样本的标注，可得到模型的训练集数据，通过训练集数据实现模型的训练，最终实现智能。所以实现快速的标注和智能标注将大大降低整个人工智能的成本，也推动人工智能的快速发展。现有的图片标注大都没有交通图像的方向预测。
发明内容
本发明的目的在于提供一种交通图片智能标注***，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种交通图片智能标注***，包括图片处理***、数据采集***和数据核查校验***，所述数据采集***内设有摄像头，摄像头设在在交通十字路口，摄像头在工作的过程中生产十字路口监控视频，十字路口监控视频传送至图片处理***；所述图片处理***对十字路口监控视频进行抽帧并截取视频图片，然后再对截取的视频图片进行卷积处理，再从卷积处理处理后的图片上选取特征区域，其后再对选取的特征区域图片进行处理，并继续对处理后的图片进行标注处理；所述标注处理则是对选取的特征区域图片进行标注，标注结果包括物体的类别、物体的矩形位置坐标、物体的运动方向、物体的轮廓位置坐标等信息，对图片进行标注后，会对特征图片的坐标数据进行处理，并最终形成标注的JSON文件集。
作为本发明的进一步方案：所述数据核查校验***采用人工对JSON文件集进行稽核，然后对稽核的数据进行模型训练，并在模型训练的基础上对模型进行优化。
作为本发明的进一步方案：所述物体的矩形位置坐标和物体的轮廓位置坐标数据能够对物体的运动方向进行定位，将物体的运动方向进行预测并标注。
作为本发明的再进一步方案：所述模型优化后将标注数据修正并反馈到标注处理模块。
与现有技术相比，本发明增加了交通图像的方向预测，与物体的矩形位置和轮廓坐标共同定位了一个物体在图像中的状态；此外，本发明采用的图片处理***能够降低标注流程，从能够针对交通图像的快速标注和智能标注，实现降低图片标注成本，并对标注流程化。
附图说明
图1为一种交通图片智能标注***的框架示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
请参阅图1，一种交通图片智能标注***，包括图片处理***、数据采集***和数据核查校验***，所述数据采集***内设有摄像头，摄像头设在在交通十字路口，摄像头在工作的过程中生产十字路口监控视频，十字路口监控视频传送至图片处理***；所述图片处理***对十字路口监控视频进行抽帧并截取视频图片，然后再对截取的视频图片进行卷积处理，再从卷积处理处理后的图片上选取特征区域，其后再对选取的特征区域图片进行处理，并继续对处理后的图片进行标注处理。
所述标注处理则是对选取的特征区域图片进行标注，标注结果包括物体的类别、物体的矩形位置坐标、物体的运动方向、物体的轮廓位置坐标等信息，对图片进行标注后，会对特征图片的坐标数据进行处理，以此来预测特征物体的运动方向，并将其标注显示出来，并最终形成标注的JSON文件集；
所述物体的矩形位置坐标和物体的轮廓位置坐标数据能够对物体的运动方向进行定位，从而预测出物体的运动方向，并将物体的运动方向进行标注。
所述数据核查校验***采用人工对JSON文件集进行稽核，然后对稽核的数据进行模型训练，并在模型训练的基础上对模型进行优化，模型优化后将标注数据修正并反馈到标注处理模块，从而给使得对图片的标注更加精准，从而实现智能标注。
本发明增加了交通图像的方向预测，与物体的矩形位置和轮廓坐标共同定位了一个物体在图像中的状态。
本发明采用的图片处理***能够降低标注流程，从能够针对交通图像的快速标注和智能标注，实现降低图片标注成本，并对标注流程化。
上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (4)

1.一种交通图片智能标注***，包括图片处理***、数据采集***和数据核查校验***，其特征在于，所述数据采集***内设有摄像头，摄像头设在在交通十字路口，摄像头在工作的过程中生产十字路口监控视频，十字路口监控视频传送至图片处理***；所述图片处理***对十字路口监控视频进行抽帧并截取视频图片，然后再对截取的视频图片进行卷积处理，再从卷积处理处理后的图片上选取特征区域，其后再对选取的特征区域图片进行处理，并继续对处理后的图片进行标注处理；所述标注处理则是对选取的特征区域图片进行标注，标注结果包括物体的类别、物体的矩形位置坐标、物体的运动方向、物体的轮廓位置坐标等信息，对图片进行标注后，会对特征图片的坐标数据进行处理，并最终形成标注的JSON文件集。
2.根据权利要求1所述的一种交通图片智能标注***，其特征在于，所述数据核查校验***采用人工对JSON文件集进行稽核，然后对稽核的数据进行模型训练，并在模型训练的基础上对模型进行优化。
3.根据权利要求1所述的一种交通图片智能标注***，其特征在于，所述物体的矩形位置坐标和物体的轮廓位置坐标数据能够对物体的运动方向进行定位，将物体的运动方向进行预测并标注。
4.根据权利要求2所述的一种交通图片智能标注***，其特征在于，所述模型优化后将标注数据修正并反馈到标注处理模块。
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