[发明专利]用于智能识别的图像处理方法及装置

权利要求书

1.一种用于智能识别的图像处理方法，其特征在于，包括：

接收用户选择的标记数据；

根据用户输入的预设图像训练程度得到训练数据；以及

根据所述训练数据生成用于识别预期识别目标的图像识别模型；

根据用户输入的预设图像训练程度得到训练数据包括：

根据用户输入的预设图像训练程度获取第二用户处理身份；

根据所述第二用户处理身份向所述第二用户开放训练数据接口；

根据第二用户的数据标记操作触发所述第二用户选择的第二标记数据；

根据训练数据接口输入选择的网络模型和训练参数；以及

通过所述网络模型、训练参数以及所述第二标记数据确定所述网络模型部署方式；

其中，网络模型部署方案包括：确定模型的层数，选择Bridge Driver或者OverlayDriver。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，接收用户选择的标记数据包括：

接收用户选择的数据类型；

如果所述数据类型为图片图像数据，则接收用户对所述图片图像数据中的目标物选择的图片图像标签；以及

确定用户对所述图像标签的位置标记。

3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，接收用户选择的标记数据包括：

接收用户选择的数据类型；

如果所述数据类型为视频图像数据，则接收用户对所述视频图像数据中的动作帧选择的视频图像标签；以及

确定用户对所述视频图像标签的帧片段动作长度。

4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，根据用户输入的预设图像训练程度得到训练数据包括：

根据用户输入的预设图像训练程度获取第一用户处理身份；

根据所述第一用户处理身份向所述第一用户推荐网络模型；

导入所述第一用户选择的第一标记数据；以及

通过所述网络模型和所述第一标记数据确定所述网络模型部署方式。

5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，根据训练数据生成用于识别预期识别目标的图像识别模型括：

接收用户的登录信息；

确定用户登录后设定的预期识别目标和导入标记数据；

接收用户的数据生成操作指令；以及

根据所述数据生成操作指令按照所述预期识别目标和标记数据训练生成图像识别模型。

6.一种用于智能识别的图像处理装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收用户选择的标记数据；

训练模块，用于根据用户输入的预设图像训练程度得到训练数据；以及

生成模块，用于根据所述训练数据生成用于识别预期识别目标的图像识别模型；

训练模块，用于根据用户输入的预设图像训练程度得到训练数据包括：

根据用户输入的预设图像训练程度获取第二用户处理身份；

根据所述第二用户处理身份向所述第二用户开放训练数据接口；

根据第二用户的数据标记操作触发所述第二用户选择的第二标记数据；

根据训练数据接口输入选择的网络模型和训练参数；以及

通过所述网络模型、训练参数以及所述第二标记数据确定所述网络模型部署方式；

其中，网络模型部署方案包括：确定模型的层数，选择Bridge Driver或者OverlayDriver。

7.根据权利要求6所述的图像处理装置，其特征在于，所述接收模块包括：

第一接收单元，用于接收用户选择的数据类型；

图片图像单元，用于如果所述数据类型为图片图像数据，则接收用户对所述图片图像数据中的目标物选择的图片图像标签；以及

第一确定单元，用于确定用户对所述图像标签的位置标记。