本發(fā)明涉及圖像檢測識別的，具體而言，涉及一種用于圖像檢測識別的算法開發(fā)方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、算法定制開發(fā)是指根據(jù)特定需求和應(yīng)用場景，為用戶提供量身定制的算法解決方案。這種開發(fā)方式通常涉及對現(xiàn)有算法的調(diào)整和優(yōu)化，以滿足客戶的獨特需求，從而提高算法的適用性和效果。

2、以用于圖像檢測識別的算法開發(fā)方法為例，在算法開發(fā)過程中所需的數(shù)據(jù)量一般取決于算法類型、應(yīng)用場景以及具體任務(wù)的需求。

3、但發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，目前算法開發(fā)的數(shù)據(jù)量一般是基于人工經(jīng)驗值所確定的，但基于人工經(jīng)驗值所確定的數(shù)據(jù)量與實際數(shù)據(jù)量需求偏差較大，導(dǎo)致算法開發(fā)成本與預(yù)估成本偏差較大，以及在算法開發(fā)過程中，目前的算法的迭代需要提前數(shù)據(jù)投入或者需要頻繁地進行迭代，也存在算法模型迭代的成本較高的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種用于圖像檢測識別的算法開發(fā)方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備，用于解決目前在算法開發(fā)過程中所存在的算法開發(fā)成本與預(yù)期估算成本偏差較大，以及算法模型迭代的成本較高的問題。

2、本發(fā)明的一方面提供了一種用于圖像檢測識別的算法開發(fā)方法，包括：確定目標(biāo)算法的采集數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量，采集數(shù)據(jù)至少包括圖像數(shù)據(jù)；獲取基于第一預(yù)設(shè)采集要求所采集的數(shù)據(jù)量的采集數(shù)據(jù)，以得到算法開發(fā)數(shù)據(jù)集；根據(jù)算法開發(fā)數(shù)據(jù)集得到算法標(biāo)注數(shù)據(jù)集；基于算法標(biāo)注數(shù)據(jù)集進行算法開發(fā)，以得到初始開發(fā)算法；在初始開發(fā)算法的開發(fā)精度滿足預(yù)設(shè)精度要求的情況下，生成目標(biāo)算法；在初始開發(fā)算法的開發(fā)精度不滿足預(yù)設(shè)精度要求的情況下，確定目標(biāo)算法的迭代數(shù)據(jù)的迭代數(shù)據(jù)量；獲取基于第二預(yù)設(shè)采集要求所采集的迭代數(shù)據(jù)量的迭代數(shù)據(jù)，以得到算法迭代數(shù)據(jù)集；根據(jù)算法迭代數(shù)據(jù)集對初始開發(fā)算法進行算法迭代，以生成開發(fā)精度滿足預(yù)設(shè)精度要求的目標(biāo)算法。

3、根據(jù)本發(fā)明的一些實施例，采集數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量為：

4、；

5、；

6、；

7、；

8、其中，n為采集數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量，n1為正樣本數(shù)據(jù)量，n2為負(fù)樣本數(shù)據(jù)量；a為目標(biāo)物類別數(shù)量，a為所有目標(biāo)物大類的子類之和；b為場景不重復(fù)的攝像頭點位數(shù)量；c為每個場景同時出現(xiàn)目標(biāo)物類別數(shù)量；k1為每個點位非模擬數(shù)據(jù)的百分比；d1為每個點位非模擬采集的數(shù)量；k2為每個點位模擬數(shù)據(jù)的百分比；d2為每個點位模擬采集的數(shù)量；k1+k2=1，且k1≥0，k2≥0；q1為每個點位同時出現(xiàn)目標(biāo)物類別數(shù)量，q2為每個同時出現(xiàn)目標(biāo)物類別采集的數(shù)量；q3為可以同時模擬的目標(biāo)物類別數(shù)量；q4為每個可以同時模擬的目標(biāo)物類別采集的數(shù)量。

9、根據(jù)本發(fā)明的一些實施例，第一預(yù)設(shè)采集要求包括通用采集要求，包括：對于模擬采集和非模擬采集的采集數(shù)據(jù)，每個目標(biāo)物類別均采集數(shù)據(jù)，且每個目標(biāo)物類別中有至少一個目標(biāo)物；以及

10、；

11、；

12、其中，f1為平均每個目標(biāo)物類別數(shù)量；f2為每個目標(biāo)物類別數(shù)量偏差比例，0＜f2＜1。

13、根據(jù)本發(fā)明的一些實施例，對于每個點位非模擬采集的數(shù)量，第一預(yù)設(shè)采集要求還包括精細(xì)采集要求，包括：每個同時出現(xiàn)目標(biāo)物類別采集的數(shù)量至少包括不同視角采集的視角采集數(shù)量、不同光線采集的光線采集數(shù)量、不同距離采集的距離采集數(shù)量、不同朝向采集的朝向采集數(shù)量、不同質(zhì)量采集的質(zhì)量采集數(shù)量和不同姿態(tài)采集的姿態(tài)采集數(shù)量；其中：；為視角采集數(shù)量*光線采集數(shù)量*距離采集數(shù)量*朝向采集數(shù)量*質(zhì)量采集數(shù)量*姿態(tài)采集數(shù)量；對于每個點位模擬采集的數(shù)量，第一預(yù)設(shè)采集要求還包括精細(xì)采集要求，包括：每個可以同時模擬的目標(biāo)物類別采集的數(shù)量至少包括不同視角采集的視角采集數(shù)量、不同光線采集的光線采集數(shù)量、不同距離采集的距離采集數(shù)量、不同朝向采集的朝向采集數(shù)量、不同質(zhì)量采集的質(zhì)量采集數(shù)量和不同姿態(tài)采集的姿態(tài)采集數(shù)量；其中：

14、；或

15、

16、為視角采集數(shù)量*光線采集數(shù)量*距離采集數(shù)量*朝向采集數(shù)量*質(zhì)量采集數(shù)量*姿態(tài)采集數(shù)量。

17、根據(jù)本發(fā)明的一些實施例，對于負(fù)樣本數(shù)據(jù)量，第一預(yù)設(shè)采集要求還包括精細(xì)采集要求，包括：負(fù)樣本數(shù)據(jù)量至少包括不同光線采集的光線采集數(shù)量；其中，在分類任務(wù)的應(yīng)用場景中，每個點位的正樣本數(shù)據(jù)量與負(fù)樣本數(shù)據(jù)量的比例為1：1；在非分類任務(wù)的應(yīng)用場景中，每個點位的正樣本數(shù)據(jù)量與負(fù)樣本數(shù)據(jù)量的比例為8：2。

18、根據(jù)本發(fā)明的一些實施例，在數(shù)據(jù)誤報的情況下，迭代數(shù)據(jù)的迭代數(shù)據(jù)量為：；其中，m1為在數(shù)據(jù)誤報的情況下，迭代數(shù)據(jù)的迭代數(shù)據(jù)量；p1為誤報類別數(shù)量；p2為誤報點位數(shù)量；p3為每個點位同時出現(xiàn)誤報類別數(shù)量；p4為每個點位采集的數(shù)量；在數(shù)據(jù)漏報的情況下，迭代數(shù)據(jù)的迭代數(shù)據(jù)量為：

19、；

20、；

21、；

22、其中，m2為在數(shù)據(jù)漏報的情況下，迭代數(shù)據(jù)的迭代數(shù)據(jù)量；r1為漏報目標(biāo)物類別數(shù)量，r1為所有目標(biāo)物大類的漏報子類之和；r2為漏報點位數(shù)量；r3為每個點位同時出現(xiàn)漏報目標(biāo)物類別數(shù)；d3為在數(shù)據(jù)漏報的情況下，每個點位非模擬采集的數(shù)量；q5為每個場景或者點位同時出現(xiàn)漏報目標(biāo)物類別數(shù)量；q6為每個同時出現(xiàn)漏報目標(biāo)物類別采集的數(shù)量；d4為在數(shù)據(jù)漏報的情況下，每個點位模擬采集的數(shù)量；q7為可以同時模擬的漏報目標(biāo)物類別數(shù)量；q8為每個可以同時模擬的漏報目標(biāo)物類別采集的數(shù)量。

23、根據(jù)本發(fā)明的一些實施例，在數(shù)據(jù)誤報的情況下，第二預(yù)設(shè)采集要求包括通用采集要求，包括：對于非模擬采集的采集數(shù)據(jù)，每個誤報目標(biāo)物類別均采集數(shù)據(jù)，且每個誤報目標(biāo)物類別中至少有一個目標(biāo)物；以及

24、；

25、；

26、其中，w1為平均每個誤報類別數(shù)量；w2為每個誤報類別數(shù)量偏差比例，0＜w2＜1。

27、在數(shù)據(jù)漏報的情況下，第二預(yù)設(shè)采集要求包括通用采集要求，包括：對于模擬采集和非模擬采集的采集數(shù)據(jù)，每個漏報目標(biāo)物類別均采集數(shù)據(jù)，且每個漏報目標(biāo)物類別中有至少一個目標(biāo)物；以及

28、；

29、；

30、其中，w3為平均每個漏報目標(biāo)物類別數(shù)量；w4為每個漏報目標(biāo)物類別數(shù)量偏差比例，0＜w4＜1。

31、根據(jù)本發(fā)明的一些實施例，在數(shù)據(jù)漏報的情況下，對于每個點位非模擬采集的數(shù)量，第二預(yù)設(shè)采集要求還包括精細(xì)采集要求，包括：每個同時出現(xiàn)漏報目標(biāo)物類別采集的數(shù)量至少包括不同視角采集的視角采集數(shù)量、不同光線采集的光線采集數(shù)量、不同距離采集的距離采集數(shù)量、不同朝向采集的朝向采集數(shù)量、不同質(zhì)量采集的質(zhì)量采集數(shù)量和不同姿態(tài)采集的姿態(tài)采集數(shù)量；其中，在數(shù)據(jù)漏報的情況下:；為視角采集數(shù)量*光線采集數(shù)量*距離采集數(shù)量*朝向采集數(shù)量*質(zhì)量采集數(shù)量*姿態(tài)采集數(shù)量；在數(shù)據(jù)漏報的情況下，對于每個點位模擬采集的數(shù)量，第二預(yù)設(shè)采集要求還包括精細(xì)采集要求，包括：每個可以同時模擬的漏報目標(biāo)物類別采集的數(shù)量至少包括不同視角采集的視角采集數(shù)量、不同光線采集的光線采集數(shù)量、不同距離采集的距離采集數(shù)量、不同朝向采集的朝向采集數(shù)量、不同質(zhì)量采集的質(zhì)量采集數(shù)量和不同姿態(tài)采集的姿態(tài)采集數(shù)量；其中：

32、；

33、為視角采集數(shù)量*光線采集數(shù)量*距離采集數(shù)量*朝向采集數(shù)量*質(zhì)量采集數(shù)量*姿態(tài)采集數(shù)量。

34、本發(fā)明的另一方面提供了一種用于圖像檢測識別的算法開發(fā)系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)處理模塊和算法開發(fā)模塊。數(shù)據(jù)處理模塊確定目標(biāo)算法的采集數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量；獲取基于第一預(yù)設(shè)采集要求所采集的數(shù)據(jù)量的采集數(shù)據(jù)，以得到算法開發(fā)數(shù)據(jù)集；以及根據(jù)算法開發(fā)數(shù)據(jù)集得到算法標(biāo)注數(shù)據(jù)集；算法開發(fā)模塊基于算法標(biāo)注數(shù)據(jù)集進行算法開發(fā)，以得到初始開發(fā)算法；在初始開發(fā)算法的開發(fā)精度滿足預(yù)設(shè)精度要求的情況下，生成目標(biāo)算法；數(shù)據(jù)處理模塊在初始開發(fā)算法的開發(fā)精度不滿足預(yù)設(shè)精度要求的情況下，確定目標(biāo)算法的采集數(shù)據(jù)的迭代數(shù)據(jù)量；以及獲取基于第二預(yù)設(shè)采集要求所采集的迭代數(shù)據(jù)量的迭代數(shù)據(jù)，以得到算法迭代數(shù)據(jù)集；算法開發(fā)模塊根據(jù)算法迭代數(shù)據(jù)集對初始開發(fā)算法進行算法迭代，以生成開發(fā)精度滿足預(yù)設(shè)精度要求的目標(biāo)算法。

35、本發(fā)明的又一方面還提供了一種電子設(shè)備。電子設(shè)備包括：一個或多個處理器；存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，當(dāng)一個或多個程序被一個或多個處理器執(zhí)行時，使得一個或多個處理器，能夠?qū)崿F(xiàn)如上文所述的算法開發(fā)方法。

36、本發(fā)明的又一方面還提供了一種非易失性計算機可讀存儲介質(zhì)。該存儲介質(zhì)上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時能夠?qū)崿F(xiàn)如上文所述的算法開發(fā)方法。

37、本發(fā)明通過確定目標(biāo)算法的采集數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量，獲取基于第一預(yù)設(shè)采集要求所采集的該數(shù)據(jù)量的采集數(shù)據(jù)，以得到算法開發(fā)數(shù)據(jù)集。本發(fā)明通過算法開發(fā)數(shù)據(jù)集可以開發(fā)得到初始開發(fā)算法，在初始開發(fā)算法的開發(fā)精度不滿足預(yù)設(shè)精度要求的情況下，獲取基于第二預(yù)設(shè)采集要求所采集的迭代數(shù)據(jù)量的迭代數(shù)據(jù)，通過該迭代數(shù)據(jù)量的迭代數(shù)據(jù)可以完成初始開發(fā)算法的多次迭代，以得到滿足預(yù)設(shè)精度要求的目標(biāo)算法，從而可以完成算法開發(fā)。

38、本發(fā)明通過精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)量的設(shè)置和第一預(yù)設(shè)采集要求，可以精準(zhǔn)的得到滿足算法開發(fā)需求的算法開發(fā)數(shù)據(jù)集，可以使得實際算法開發(fā)成本與預(yù)估成本較為接近，以符合用戶預(yù)期；以及本發(fā)明可以在初始開發(fā)算法的開發(fā)精度不滿足預(yù)設(shè)精度要求的情況下，通過精準(zhǔn)的迭代數(shù)據(jù)量的設(shè)置和第二預(yù)設(shè)采集要求，可以精準(zhǔn)的得到滿足算法迭代的算法迭代數(shù)據(jù)集，使得對于不滿足預(yù)設(shè)精度要求的初始開發(fā)算法，在迭代數(shù)據(jù)達到一定要求的情況下，才會啟動算法定制或者迭代，可以避免提前工作量的投入或者頻繁進行算法迭代，可以節(jié)省算法開發(fā)成本。