CN112685998B 一种自动标注方法、装置、设备及可读存储介质 （广联达科技股份有限公司）

处理图像中绘制出用于框选出所述目标对象的标注框；响应于触发的启动语音调整标注框操用户语音指令对所述待处理图像中的目标标注2利用预先训练的语音识别模型，从所述用户语音指令中识别出标识信息和调整信息，录队列中所记录的最新属性的上一时序的属性调整从预设模型数据库中获取与所述标注指令对应的对象识别模型，其中，接收从预设接口上传的预先训练的用于执行识别所述目标对象的根据所述位置信息确定出所述标注框的起始点二维坐标根据所述起始点三维坐标和所述边框尺寸信息，利用WebGL在所述待处理图像中渲染根据所述调整信息对与所述标识信息对应的目标标注框的属性根据所述目标标注框的初始水平宽度和所述待处理画像的水平宽度，根据所述目标标注框的初始垂直高度和所述待处理画像的垂直高度3根据所述第一水平移动步长和第一垂直移动步长，按照所述调整信当所述调整信息用于调整标注框的尺寸时，获取所述待处理画像中所有标注框的面获取所述目标标注框的第一面积，并根据所述概率密度函数计算将所述第一概率值与预设调整步长相加得到第二概率值，并根据所述第一面积和第二面积计算出第一调获取与所述目标标注框的标识信息对应的调整记录队与后一时序的历史调整信息不一致且前一时序的历史调整信息与所述调整信息一致时按照预设补偿参数将所述第一水平移动步长调整至第二水平移动步长并根据所述第二水平一水平移动步长按照所述调整信息对所述目标标注框的水平位置与后一时序的历史调整信息不一致且前一时序的历史调整信息与所述调整信息一致时按照预设补偿参数将所述第一垂直移动步长调整至第二垂直移动步长并根据所述第二垂直一垂直移动步长按照所述调整信息对所述目标标注框的垂直位置获取与所述目标标注框的标识信息对应的调整记录队若是，则当前一时序的历史调整信息与后一时序的历史调整若否，则根据所述第一调整比例按照所述调整信息对所述目4获取模块，用于响应于触发的对待处理图像进行标注的标注指绘制模块，用于利用所述对象识别模型从所述待处理图像中识述待处理图像中绘制出用于框选出所述目标对象的记录模块，用于为所述标注框生成标识信息和调整记录队列，将所述利用预先训练的语音识别模型，从所述用户语音指令中识别出标识信息和调整信息，录队列中所记录的最新属性的上一时序的属性调整被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述5[0015]根据所述起始点三维坐标和所述边框尺寸信息，利用WebGL在所述待处理图像中[0016]可选的，所述根据所述用户语音指令对所述待处理图像中的目标标注框进行调6[0018]根据所述调整信息对与所述标识信息对应的目标标注框框生成标识信息和调整记录队列；[0033]将针对所述标注框的每次调整信息以及根据每次调整信息进行调整后的属性按7信息与后一时序的历史调整信息不一致且前一时序的历史调整信息与所述调整信息一致时按照预设补偿参数将所述第一水平移动步长调整至第二水平移动步长并根据所述第二述第一水平移动步长按照所述调整信息对所述目标标注框的水平位置信息与后一时序的历史调整信息不一致且前一时序的历史调整信息与所述调整信息一致时按照预设补偿参数将所述第一垂直移动步长调整至第二垂直移动步长并根据所述第二述第一垂直移动步长按照所述调整信息对所述目标标注框的垂直位置在所述待处理图像中绘制出用于框选出所述目标执行所述计算机程序时实现上述介绍的自动标象识别模型智能的从待处理图纸中识别出目标对象，并利用WebGL技术根据识别出的目标8型数据库中选取对应的对象识别模型，也可以通过预设接口上传自定义的对象识别模型，标识信息从模型数据库中选取包含所述对象标识信息的对象识述待处理图像中绘制出用于框选出所述目标对象的9[0071]步骤A2：根据所述位置信息确定出所述标注框的起始点二维坐标和边框尺寸信[0074]由于在本实施例中是使用WebGL(WebGraphicsLibrary,web图形库)绘制标注应的一键标注所需调用的对象识别模型，从而识别出目标对象，并利用WebGL绘制出标注对象的操作，从而通过在待处理图像中绘制标注框以框选出待处理图像中的所有目标对[0084]步骤B2：根据所述调整信息对与所述标识信息对应的目标标注框的属性进行调[0085]需要说明的是，所述语音识别模型可以是基于开水平宽度Lw和初始垂直高度Lh以及所述待处理画像的水平宽度Rw和垂直[0089]步骤B22：根据所述目标标注框的初始水平宽度Lw和所述待处理画像的水平宽度[0091]步骤B23：根据所述目标标注框的初始垂直高度Lh和所述待处理画像的垂直高度标注框，当调整信息为左移时，按照所述第一水平移动步长stepX向左移动所述目标标注可以求得针对标注框面积分布的均值μ和方差σ2，因此可以得到针对标注框面积的概率密概率密度函数计算出与所述第二概率值对应所述标注框生成标识信息和调整记录队列；信息与后一时序的历史调整信息不一致且前一时序的历史调整信息与所述调整信息一致时按照预设补偿参数将所述第一水平移动步长调整至第二水平移动步长并根据所述第二述第一水平移动步长按照所述调整信息对所述目标标注框的水平位置信息与后一时序的历史调整信息不一致且前一时序的历史调整信息与所述调整信息一致时按照预设补偿参数将所述第一垂直移动步长调整至第二垂直移动步长并根据所述第二述第一垂直移动步长按照所述调整信息对所述目标标注框的垂直位置后的面积[0138]针对所述训练样本集中的每张图像均按照上述步骤S101至步骤S103的方式进行并在所述待处理图像中绘制出用于框选出所述目标口上传的预先训练的用于执行识别所述目标对象的水平移动步长和第一垂直移动步长，按照所述调整信息对所述目标标注框的位置进行调相加得到第二概率值，并根据所述概率密度函数计算出与所述第二概率值对应的第二面调整记录队列中所记录的最新属性的上一时序的属信息与后一时序的历史调整信息不一致且前一时序的历史调整信息与所述调整信息一致时按照预设补偿参数将所述第一水平移动步长调整至第二水平移动步长并根据所述第二述第一水平移动步长按照所述调整信息对所述目标标注框的水平位置信息与后一时序的历史调整信息不一致且前一时序的历史调整信息与所述调整信息一致时按照预设补偿参数将所述第一垂直移动步长调整至第二垂直移动步长并根据所述第二述第一垂直移动步长按照所述调整信息对所述目标标注框的垂