[发明专利]一种提高算法精度的业务实现方法

说明书

本发明提供了一种提高算法精度的业务实现方法，该提高算法精度的业务实现方法根据算法模型对特定场景的图片具有较高的依赖性，其通过在系统应用层利用识别错误的抓拍图片和自行上传的包含预设目标的图片进行相应的修正标注，再利用该修正标注后的图片对原有算法模型进行训练以更新得到新算法模型，从而提高算法模型在特定场景下的算法精度。

技术领域

本发明涉及图像处理的技术领域，特别涉及一种提高算法精度的业务实现方法。

背景技术

目前的业务应用的算法模型一般是由平台算法厂商提供，而这些算法模型只能通过算法厂商对算法模型进行统一升级处理，由于算法模型本身受到训练素材的影响比较大，若平台算法厂商对于某些特殊场景没有对应的训练素材，这会造成算法模型识别精度差和识别错误率高等问题，并且算法模型的迭代升级一般需要等待较长的时间，而升级后的算法模型也只局限于比较普适的场景，其对于特殊场景的针对性效果较差。可见，现有的业务应用的算法模型的算法精度不高、用户体验较差，并且只能等待平台算法厂商进行统一升级，而且圣后的算法也不能保证对特定场景具有较高的识别精度。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种提高算法精度的业务实现方法，该提高算法精度的业务实现方法包括如下步骤：步骤S1，对处于识别错误状态的第一类图片进行第一图片处理和/或对处于已采集状态的第二类图片进行第二图片处理；步骤S2，根据该第一图片处理和/或该第二图片处理的结果，对相应图片进行算法标注处理和人工标注处理；步骤S3，根据该算法标注处理和该人工标注处理的结果，对预设算法模型进行训练处理；步骤S4，根据该训练处理的结果，对该预设算法模型进行更新处理，以获得新算法模型；可见，该提高算法精度的业务实现方法根据算法模型对特定场景的图片具有较高的依赖性，其通过在系统应用层利用识别错误的抓拍图片和自行上传的包含预设目标的图片进行相应的修正标注，再利用该修正标注后的图片对原有算法模型进行训练以更新得到新算法模型，从而提高算法模型在特定场景下的算法精度。

本发明提供一种提高算法精度的业务实现方法，其特征在于，所述提高算法精度的业务实现方法包括如下步骤：

步骤S1，对处于识别错误状态的第一类图片进行第一图片处理和/或对处于已采集状态的第二类图片进行第二图片处理；

步骤S2，根据所述第一图片处理和/或所述第二图片处理的结果，对相应图片进行算法标注处理和人工标注处理；

步骤S3，根据所述算法标注处理和所述人工标注处理的结果，对预设算法模型进行训练处理；

步骤S4，根据所述训练处理的结果，对所述预设算法模型进行更新处理，以获得新算法模型；

进一步，在所述步骤S1中，对处于识别错误状态的第一类图片进行第一图片处理和/或对处于已采集状态的第二类图片进行第二图片处理具体包括，

步骤S101，获取关于预设算法模型历史图像识别结果集合，并对所述历史图像识别结果集合进行摘选处理，以获得若干所述第一类图片；

步骤S102，获取关于实时采集的特定场景图片集合，并对所述特定场景图片集合进行目标甄别处理，以获得若干所述第二类图片；

步骤S103，对若干第一类图片进行关于图像细节纠错的所述第一图片处理，以获得若干纠错处理图片；

步骤S104，对若干第二类图片进行关于预设目标标注的所述第二图片处理，以获得若干标注处理图片；

进一步，在所述步骤S101中，获取关于预设算法模型历史图像识别结果集合，并对所述历史图像识别结果集合进行摘选处理，以获得若干所述第一类图片具体包括，

对所述预设算法模型关于历史输入训练素材的算法输出结果进行汇集，以获得所述历史图像识别结果结合，并对所述历史图像识别结果集合进行关于错误状态的摘选处理，以获得若干所述第一类图片；