[发明专利]目标轮廓圈定方法、装置、计算机系统及可读存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术，公开了目标轮廓圈定方法、装置、计算机系统及可读存储介质，包括：调用前端设备的转换工具将待识别图像转为base64编码作为入参；调用后台接口中的图像识别系统计算入参获得识别结果，将识别结果发送至前端设备；调用前端设备的轮廓转换算法，计算轮廓坐标获得轮廓定位信息；调用前端设备的层叠样式表并根据轮廓定位信息，在待识别图像上绘制识别框。本发明还涉及区块链技术，信息可存储于区块链节点中。本发明解决了当前存在的系统开发人员无法获知图像识别系统对图像中哪些部分进行了识别的问题，为开发人员提供了图像识别系统的工作过程，使开发人员能够根据该工作过程对图像识别系统进行优化和调整。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种目标轮廓圈定方法、装置、计算机系统及可读存储介质。

背景技术

由于当前的人脸识别系统通常是对接收到的图像进行运算并直接输出相应的判断结果，但是系统开发人员无法获知人脸识别系统对图像中哪些部分进行了识别，导致人脸识别系统成为一种“黑箱”般的存在，造成开发人员无法获知人脸识别系统的工作过程，即，无法获知图像识别系统对图像中哪些部分进行了识别，进而无法对人脸识别系统进行准确的调整。

发明内容

本发明的目的是提供一种目标轮廓圈定方法、装置、计算机系统及可读存储介质，用于解决现有技术存在的无法获知图像识别系统对图像中哪些部分进行了识别的问题；本申请可应用于智慧政务场景中，从而推动智慧城市的建设。

为实现上述目的，本发明提供一种目标轮廓圈定方法，包括：

接收待识别图像，调用前端设备的转换工具将所述待识别图像转为base64编码作为入参；

调用后台接口中的图像识别系统计算所述入参获得识别结果，将所述识别结果发送至前端设备；其中，所述识别结果包括表征图像中目标区域轮廓的轮廓坐标；

调用所述前端设备的轮廓转换算法，计算所述轮廓坐标获得轮廓定位信息；

调用前端设备的层叠样式表并根据所述轮廓定位信息，在所述待识别图像上绘制识别框。

上述方案中，所述目标区域轮廓为图像识别系统的识别目标所在区域的轮廓；所述目标区域轮廓为矩形，所述轮廓坐标包括所述矩形左上角顶点的坐标，以及该矩形右下角顶点的坐标。

上述方案中，所述计算所述轮廓坐标获得轮廓定位信息包括：

通过轮廓转换算法计算识别结果中的轮廓坐标，使其成为层叠样式表能够识别并处理的轮廓定位信息。

上述方案中，所述识别结果还包括表征所述目标区域中关键点的关键坐标，所述关键点是表征所述识别目标具有标志性特征的区域或部位；

将所述识别结果发送至前端设备之后，还包括：

调用所述前端设备的关键转换算法，将所述关键坐标转为关键定位信息。

上述方案中，所述将所述关键坐标转为关键定位信息包括：

通过关键转换算法计算识别结果中的关键坐标，使其成为层叠样式表能够识别并处理的关键定位信息。

上述方案中，所述将所述关键坐标转为关键定位信息之后，包括：

调用前端设备的层叠样式表并根据所述关键定位信息在所述待识别图像上标注关键点。

上述方案中，在所述待识别图像上绘制识别框之后，包括：

调用前端设备的制图算法剪切所述识别框圈定的图像生成目标图像；

将所述识别结果和目标图像展示在所述前端设备上；

所述调用前端设备的制图算法剪切所述识别框圈定的图像生成目标图像之后，还包括：