CN112381114A - 一种深度学习图像标注系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明首先公开了一种深度学习图像标注系统，包括依次连接的图像预处理模块、图像标注模块、网络训练模块；其次公开了一种深度学习图像标注方法，包括以下步骤：用户上传视频数据并进行视频取帧；对视频取帧图片进行模糊检测并进行关键帧提取，获得待标图片；对部分待标图片手动标注，生成手动标注结果，并用于算法训练；使用训练好的算法对剩余待标图片进行自动预标注，生成预标注结果；对预标注结果进行复检修正，生成最终标注结果。本发明所述系统实现了图像和视频数据自动标注，避免人工标注费时费力，有效提高数据标注效率，并实现了海量数据快速标注；本发明所述方法为图像和视频数据自动标注提供了实现步骤，极大减小了数据标注工作量。
Description
技术领域
本发明涉及深度学习数据标注领域，更具体地，涉及一种深度学习图像标注系统及方法。
背景技术
随着科技的进步，深度学习神经网络逐渐应用到各行各业中，尤其是图像识别领域。而神经网络是以数据为导向的，需要对大量标注过的数据进行算法的训练。目前主要通过人工手工标注的方式进行数据标注，存在以下问题：第一，人工标注的过程，耗时耗力，效率低下；第二，面对海量数据时，很难短时间内完成任务；第三，在日常的作业生产中，产生的多是视频数据，往往不能直接进行标注。因此，用户急需一种能适用于图片数据、视频数据等多类型数据的图像标注系统，以实现海量数据的高效、快速标注。
在现有技术中，公开号为CN109961095A的中国发明专利，于2019年07月02日公开了一种基于非监督深度学习的图像标注系统及标注方法，包括：将视频或图像通过全卷积网络的第一个密集连接模块得到96个特征图，将96个特征图通过第一个特征融合层得到48个特征图，将融合后的48个特征图输入第二个密集连接模块得到192个特征图，将192个特征图通过第一个特征融合层得到96个特征图，融合后的96个特征图输入第三个密集连接模块，得到384个特征图，通过密集连接模块与融合模块将图像的高层特征与底层特征压缩维一个256维向量，得到压缩后的向量后通过聚类方法为未知标签图像打上标注，再通过优化器使得网络学习更优特征反复迭代，还可融合人工标注学习，在一定程度上达到节省了人力，加大了对海量数据的利用。但是该方案并未能解决上述问题，因此，用户急需一种深度学习图像标注系统及方法。
发明内容
本发明为解决人工标注效率低下、海量数据难以短时间完成标注、视频数据不能直接标注等问题，提供了一种深度学习图像标注系统及方法。
本发明的首要目的是为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
首先，提出一种深度学习图像标注系统，包括图像预处理模块、图像标注模块、网络训练模块；其中：所述图像预处理模块输出端与图像标注模块输入端连接；所述图像标注模块与网络训练模块连接。
优选地，所述图像预处理模块包括视频取帧子模块、模糊检测子模块、关键帧提取子模块、创建URL子模块；其中，所述视频取帧子模块输出端与模糊检测子模块输入端连接；所述模糊检测子模块输出端与关键帧提取子模块输入端连接；所述关键帧提取子模块输出端与创建URL子模块输入端连接；所述关键帧提取子模块输出端与图像标注模块输入端连接。
优选地，所述图像标注模块包括手动标注子模块、自动标注子模块、手动修正子模块、标注结果子模块；其中，所述手动标注子模块输入端与关键帧提取子模块输出端连接；所述手动标注子模块输出端与标注结果子模块输入端连接；所述标注结果子模块输出端与网络训练模块输入端连接；所述网络训练模块输出端与自动标注子模块输入端连接；所述自动标注子模块输出端与手动修正子模块输入端连接；所述手动修正子模块输出端与标注结果子模块输入端连接。
优选地，所述图像标注模块集成LabelMe开源标注系统。
优选地，所述图像标注模块采用B/S架构。
优选地，所述网络训练模块内置轻量级深度学习算法。
优选地，所述模糊检测子模块采用Haar小波变换进行模糊度检测和模糊数据清洗。
优选地，所述标注结果子模块采用xml作为标注结果文件格式。
其次，提出一种深度学习图像标注方法，包括以下步骤：S1：用户上传视频数据，并采用分帧工具进行视频取帧；S2：对视频取帧图片进行模糊检测，并进行关键帧提取，获取待标图片；S3：对部分待标图片进行手动标注，生成手动标注结果，并将手动标注结果用于进行轻量深度学习算法的训练；S4：使用训练好的深度学习算法对剩余待标图片进行自动预标注，生成预标注结果；S5：对预标注结果进行复检修正，生成最终标注结果。
优选地，对步骤S2中所述待标图片创建URL。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明首先提出了一种深度学习图像标注系统，通过图像预处理模块、图像标注模块、网络训练模块的配合，实现对图像数据、视频数据的自动标注，避免人工标注费时费力，有效提高了数据标注的效率，并实现了海量数据的快速标注；其次提出了一种深度学习图像标注方法，为图像数据、视频数据的自动标注提供了实现步骤，极大减小了数据标注的工作量。
附图说明
图1为本发明所述系统结构示意图；
图2为本发明所述系统结构设计图；
图3为本发明所述方法步骤图；
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
实施例1
如图1所示，首先，提出一种深度学习图像标注系统，包括图像预处理模块、图像标注模块、网络训练模块；其中：所述图像预处理模块输出端与图像标注模块输入端连接；所述图像标注模块与网络训练模块连接。
上述方案中，图像预处理模块，为用户提供数据上传接口，以上传图片数据和视频数据，并实现对视频数据的预处理，生成可标注的高质量图片数据；图像标注模块，可实现对大批量图像数据的快速标注，提高标注效率；网络训练模块，能够完成内置算法的训练，实现自动标注功能；使用系统时，用户先将数据上传至图像预处理模块，以获得待标注图片；再将待标注图片传输至图像标注模块进行标注，以获得标注结果；而当需要标注的数据量较大时，可先在图像标注模块对少量数据进行标注，再将少量数据标注结果提供给网络训练模块进行训练，最后使用训练好的算法完成剩余数据的标注。
具体地，所述图像预处理模块包括视频取帧子模块、模糊检测子模块、关键帧提取子模块、创建URL子模块；其中，所述视频取帧子模块输出端与模糊检测子模块输入端连接；所述模糊检测子模块输出端与关键帧提取子模块输入端连接；所述关键帧提取子模块输出端与创建URL子模块输入端连接；所述关键帧提取子模块输出端与图像标注模块输入端连接。
上述方案中，视频取帧子模块，用户可根据需求设置取帧效率，比如x帧/秒或x秒/帧；模糊检测子模块，可为用户剔除原始数据中由于散焦或者运动而产生的模糊数据，提高待标数据的质量；关键帧提取子模块，可选取出阶段内具有代表性的关键帧，只对关键帧进行标注，提高标注的效率，因为相邻的帧图像之间存在很高的相似度，不经过筛选用以标注的话，既费时费力又会造成标注结果冗余，而对于关键帧的提取，具体是根据阶段内各帧之间的图像数据变化程度进行的，把取帧后第一帧作为关键帧，然后计算前一个关键帧和剩余帧的之差，若某一帧差值大于所设阈值，则将该帧增添为关键帧，重复此过程继续进行关键帧的选取；创建URL子模块，为待标注的图片提供对应的索引链接；各模块配合如下：首先，使用视频取帧子模块将视频数据按帧处理成多张图片；其次，使用模糊检测子模块剔除视频取帧图片中的模糊图片；再者，使用关键帧提取子模块找到阶段内具有代表性的帧，确定待标图片；最后，使用创建URL子模块将待标图片存放在服务器固定的文件夹中，根据图片位置创建链接生成URL。
具体地，所述图像标注模块包括手动标注子模块、自动标注子模块、手动修正子模块、标注结果子模块；其中，所述手动标注子模块输入端与关键帧提取子模块输出端连接；所述手动标注子模块输出端与标注结果子模块输入端连接；所述标注结果子模块输出端与网络训练模块输入端连接；所述网络训练模块输出端与自动标注子模块输入端连接；所述自动标注子模块输出端与手动修正子模块输入端连接；所述手动修正子模块输出端与标注结果子模块输入端连接。
上述方案中，手动标注子模块，用户在设置标签类别信息后，可对目标进行对应标签的手动框选，为纯人工的方式；自动标注子模块，可根据算法对目标进行对应标签的自动框选；手动修正子模块，可对自动标注的结果进行人工复检；标注结果子模块，用于生成标注结果；各模块配合如下：数据量较少时，使用手动标注子模块对确定好的待标图片进行手动框选标签，然后在标注结果子模块中生成手动标注结果，将手动标注结果作为最终标注结果；数据量较多时，则首先使用手动标注子模块，对少量确定好的待标图片进行手动标注，在标注结果子模块中生成手动标注结果；其次将手动标注结果传输至网络训练模块中，进行算法的训练；当训练完成后，网络训练模块将为自动标注子模块提供训练好的算法，以对剩余待标图片进行自动预标注，并在自动标注子模块中生成预标注结果；然后，使用手动修正子模块接收预标注结果并对其进行复检和修正，在标注结果子模块中生成最终标注结果。
具体地，所述图像标注模块集成LabelMe开源标注系统。
上述方案中，将LabelMe开源标注系统安装至本地服务器，可用以创建定制化标注任务，进行图像标注。
具体地，所述图像标注模块采用B/S架构。
上述方案中，用户无需安装客户端，可在任意地方进行远程访问，摆脱了平台操作系统限制，提升了标注的便捷性。
具体地，所述网络训练模块内置轻量级深度学习算法。
上述方案中，分为目标检测算法和目标分来算法，用户可根据任务需求进行选择，服务器端提供算法训练的硬件支持。
具体地，所述模糊检测子模块采用Haar小波变换进行模糊度检测和模糊数据清洗。
上述方案中，Haar小波变换的办法能通过边缘类型分析判断图像数据是否模糊，并根据边缘锐度分析得到图像的模糊度，用户可根据模糊度阈值对图像数据进行筛选，当模糊度超过阈值，则对图像数据进行删除，当用户数据充足时，可以设置低模糊度阈值，图片数据稍有模糊即删除；当用户数据量有限时，可以设置高模糊度阈值，只删除部分模糊严重的图片数据。
具体地，所述标注结果子模块采用xml作为标注结果文件格式。
上述方案中，xml具有格式规范、轻量级以及扩展性强等特点，能和公共数据格式兼容，并且能够相互转化。
如图2所示，为使所述系统各模块相适配，发挥相应的功能，对其进行设计，所述系统架构包括Web前端、服务器端、数据端；其中：(1)Web前端包括表示层、业务逻辑层；所述表示层包括“UI界面”，用于进行用户与系统之间的数据交互；所述业务逻辑层包括“手动标注”“复检修改”，负责接收用户传输过来的数据和请求，以实现手动标注操作和手动修正操作；(2)服务器端包括服务器层、数据访问层；所述服务器层包括“图片预处理”“算法训练”“自动标注”，负责对数据进行预处理(视频取帧、模糊检测和筛选、关键帧提取、创建图片URL)，获取待标图片，还负责对轻量算法进行训练，以实现自动标注，算法训练所需的硬件资源由服务器提供；所述数据访问层包括“标注结果修改与保存”“算法模型参数更新与保存”负责对标注数据进行读取、修改，以及对算法模型参数进行修改、保存等操作；(3)数据端包括数据存储层；所述数据存储层包括“标注结果”“算法模型参数”，主要进行标注数据、标注结果以及算法模型文件的存储工作。
如图3所示，其次，提出一种深度学习图像标注方法，包括以下步骤：S1：用户上传视频数据，并采用分帧工具进行视频取帧；S2：对视频取帧图片进行模糊检测，并进行关键帧提取，获取待标图片；S3：对部分待标图片进行手动标注，生成手动标注结果，并将手动标注结果用于进行轻量深度学习算法的训练；S4：使用训练好的深度学习算法对剩余待标图片进行自动预标注，生成预标注结果；S5：对预标注结果进行复检修正，生成最终标注结果。
上述方案中，先对视频数据进行视频取帧、模糊检测、关键帧提取等预处理工作，获取更具有代表性的待标图片；再进行算法训练，实现待标图片的自动预标注；最后进行手动复检修正，得到最终标注结果；这样既有效降低了数据标注所耗费的人力物力，又提高了标注效率。
具体地，对步骤S2中所述待标图片创建URL。
上述方案中，创建待标图片的URL，可为待标提供对应的索引链接，方便定位和寻找待标图片资源。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种深度学习图像标注系统，其特征在于，包括图像预处理模块、图像标注模块、网络训练模块；其中：
所述图像预处理模块输出端与图像标注模块输入端连接；
所述图像标注模块与网络训练模块连接。
2.根据权利要求1所述的一种深度学习图像标注系统，其特征在于，所述图像预处理模块包括视频取帧子模块、模糊检测子模块、关键帧提取子模块、创建URL子模块；其中：
所述视频取帧子模块输出端与模糊检测子模块输入端连接；
所述模糊检测子模块输出端与关键帧提取子模块输入端连接；
所述关键帧提取子模块输出端与创建URL子模块输入端连接；
所述关键帧提取子模块输出端与图像标注模块输入端连接。
3.根据权利要求2所述的一种深度学习图像标注系统，其特征在于，所述图像标注模块包括手动标注子模块、自动标注子模块、手动修正子模块、标注结果子模块；其中：
所述手动标注子模块输入端与关键帧提取子模块输出端连接；
所述手动标注子模块输出端与标注结果子模块输入端连接；
所述标注结果子模块输出端与网络训练模块输入端连接；
所述网络训练模块输出端与自动标注子模块输入端连接；
所述自动标注子模块输出端与手动修正子模块输入端连接；
所述手动修正子模块输出端与标注结果子模块输入端连接。
4.根据权利要求1所述的一种深度学习图像标注系统，其特征在于，所述图像标注模块集成LabelMe开源标注系统。
5.根据权利要求1所述的一种深度学习图像标注系统，其特征在于，所述图像标注模块采用B/S架构。
6.根据权利要求1所述的一种深度学习图像标注系统，其特征在于，所述网络训练模块内置轻量级深度学习算法。
7.根据权利要求2所述的一种深度学习图像标注系统，其特征在于，所述模糊检测子模块采用Haar小波变换进行模糊度检测和模糊数据清洗。
8.根据权利要求3所述的一种深度学习图像标注系统，其特征在于，所述标注结果子模块采用xml作为标注结果文件格式。
9.一种深度学习图像标注方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：用户上传视频数据，并采用分帧工具进行视频取帧；
S2：对视频取帧图片进行模糊检测，并进行关键帧提取，获取待标图片；
S3：对部分待标图片进行手动标注，生成手动标注结果，并将手动标注结果用于进行轻量深度学习算法的训练；
S4：使用训练好的深度学习算法对剩余待标图片进行自动预标注，生成预标注结果；
S5：对预标注结果进行复检修正，生成最终标注结果。
10.根据权利要求9所述的一种深度学习图像标注系统，其特征在于，对步骤S2中所述待标图片创建URL。
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