[发明专利]机器视觉的效能评估方法与系统

说明书

本发明实施例提供一种机器视觉的效能评估方法与系统。所述方法包括：获得图像，其中所述图像呈现多个物件且所述物件包括第一物件与第二物件；经由机器视觉对所述图像执行图像辨识以获得对应于所述第一物件与所述第二物件的至少其中之一的预测框；合并对应于所述第一物件的第一标准框与对应于所述第二物件的第二标准框以获得第三标准框；以及根据所述第三标准框与所述预测框获得评估信息，其中所述评估信息反映所述机器视觉对于所述图像中的所述物件的预测效率。

技术领域

本发明涉及一种图像辨识技术，尤其涉及一种机器视觉的效能评估方法与系统。

背景技术

图像辨识技术已经发展的越来越成熟，但对于机器视觉的效能评估机制仍有不足。例如，当遇到图像中聚集在一起的多个物件时，机器视觉可能会大范围选取这些物件。但是，以最早期的评估机制来说，此评估机制可能会因为没有对这些物件逐一标记，而认为机器视觉的效能不佳。此外，根据谷歌(Google)所提出的OpenImage的规范，虽然聚集在一起的多个物件可以被视为一次性地辨识成功，但是仍无法具体区分这些物件中到底有几个被成功辨识并予以评分。

发明内容

本发明提供一种机器视觉的效能评估方法与系统，可改善上述问题。

本发明实施例提供一种机器视觉的效能评估方法，其包括：获得图像，其中所述图像呈现多个物件且所述物件包括第一物件与第二物件；经由机器视觉对所述图像执行图像辨识以获得对应于所述第一物件与所述第二物件的至少其中之一的预测框；合并对应于所述第一物件的第一标准框与对应于所述第二物件的第二标准框以获得第三标准框；以及根据所述第三标准框与所述预测框获得评估信息，其中所述评估信息反映所述机器视觉对于所述图像中的所述物件的预测效率。

本发明实施例还提供一种机器视觉的效能评估系统，其包括储存装置、图像辨识模块及处理器。所述储存装置储存图像，其中所述图像呈现多个物件且所述物件包括第一物件与第二物件。所述处理器连接所述储存装置与所述图像辨识模块。所述图像辨识模块经由机器视觉对所述图像执行图像辨识以获得对应于所述第一物件与所述第二物件的至少其中之一的预测框。所述处理器合并对应于所述第一物件的第一标准框与对应于所述第二物件的第二标准框以获得第三标准框，并且所述处理器根据所述第三标准框与所述预测框获得评估信息，其中所述评估信息反映所述机器视觉对于所述图像中的所述物件的预测效率。

基于上述，在获得包含第一物件与第二物件的图像后，可经由机器视觉对所述图像执行图像辨识以获得对应于所述第一物件与所述第二物件的至少其中之一的预测框。接着，对应于所述第一物件的第一标准框与对应于所述第二物件的第二标准框可被合并以获得第三标准框。根据所述第三标准框与所述预测框，评估信息可被获得。所述评估信息反映所述机器视觉对于所述图像中的所述物件的预测效率。藉此，可有效改善现有机器视觉针对群聚物件的识别无法有效评分的缺陷。

为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附附图作详细说明如下。

附图说明

图1是根据本发明的一实施例所示出的机器视觉的效能评估系统的示意图。

图2是根据本发明的一实施例所示出的目标图像的示意图。

图3是根据本发明的一实施例所示出的标准框与预测框的示意图。

图4是根据本发明的一实施例所示出的合并标准框的示意图。

图5是根据本发明的一实施例所示出的合并标准框的示意图。

图6是根据本发明的一实施例所示出的标准框与预测框的示意图。

图7是根据本发明的一实施例所示出的评估信息的示意图。

图8是根据本发明的一实施例所示出的机器视觉的效能评估方法的流程图。

【符号说明】