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公开(公告)号:CN116310952A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310127837.1
申请日:2023-02-17
Applicant: 长城汽车股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V40/20 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种样本数据集生成方法、装置、设备和存储介质,属于计算机技术领域。包括:对视频流进行视频段划分,得到多个候选视频段,多个候选视频段为视频流中包含至少一个对象的视频段;对多个候选视频段进行目标检测和姿态识别,得到多个候选视频段中的至少一个目标视频段,目标视频段为包含一个对象的候选视频段,目标视频段中对象的姿态符合目标姿态条件;基于至少一个目标视频段以及至少一个目标视频段的标注,生成样本数据集,标注用于指示对应目标视频段中的对象是否处于目标姿态,样本数据集用于训练姿态识别模型。如此,可以自动生成用于训练姿态识别模型的样本数据集,从而降低了人工成本,提高了样本数据集的制作效率。
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公开(公告)号:CN116721369A
公开(公告)日:2023-09-08
申请号:CN202310387390.1
申请日:2023-04-12
Applicant: 长城汽车股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/74
Abstract: 本申请提供确定动作类型的方法、装置、电子设备及存储介质。由于车辆生产线中的作业视频由多个图像组成,多个图像中的部分图像可形成图像序列,因此作业视频可划分为多个图像序列。由于确定作业视频对应的至少一个动作类型的过程,相当于,确定各个图像序列对应的动作类型的过程,因此,对各个图像序列进行特征提取,得到多个目标特征;基于各个目标特征与多个候选动作特征之间的多个相似度,确定作业视频对应的至少一个动作类型。即,基于各个图像序列对应的目标特征与多个候选动作特征比对的方式,确定各个图像序列对应的动作类型,从而确定至少一个动作类型。该过程可避免对模型进行训练而必须采集大量样本,以及对样本进行标记的繁琐工作。
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