公开(公告)号：CN116091869A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310158496.4

申请日：2023-02-23

Applicant: 长城汽车股份有限公司

Inventor： 陈硕 ,  张博雅

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供了一种模型训练方法、图像标注方法、装置、电子设备及介质，涉及图像处理技术领域。方法包括：获取由多个样本图像构成的原始图像数据集，将原始图像数据集中的样本图像输入初始第一目标检测模型和初始第二目标检测模型，以获得第一标注结果和第二标注结果，根据第一标注结果和第二标注结果的匹配情况，将原始图像数据集划分为第一数据集和第二数据集，根据第一数据集，对待部署目标检测模型进行训练，以获得优化后的目标检测模型，并根据第二数据集，验证优化后的目标检测模型的标注准确率，并根据标注准确率与预设阈值的大小关系，确定最终部署的目标检测模型。在本申请中，能够大大地提升目标检测模型的标注准确率和速度。

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

Inventor： 张博雅 ,  余钱红 ,  张伯宁 ,  张靖 ,  陈硕 ,  陈馨馨 ,  陆建霖

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。

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

Inventor： 张靖 ,  张博雅 ,  余钱红 ,  张伯宁

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。