[发明专利]一种智能图像标注方法

权利要求书

1.一种智能图像标注方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：取得待标注的图像文件数据库，以及选取作为OK样本的图像文件；

步骤二：进行判断是否与OK样本匹配成功；

步骤三：将匹配出来的文件与OK样本文件进行相似度的人工对比；

步骤四：若阈值不需要调整，则继续执行之前操作；若阈值需要调整，进行调整之后再重复之前操作，然后根据相似度进行操作。

2.根据权利要求1所述的一种智能图像标注方法，其特征在于：所述步骤一包括以下分步骤：

第一步：将未标注的数据集进行打乱，然后进行随机抽取，抽取出一定数量的图像数据文件；

第二步：对抽取出来的图像数据文件进行相关缺陷的标注工作；

第三步：将标注好的图像数据进行分门别类，再进行相应的计算，确定好样本池各样本的特征距离，并指定距离阈值；

第四步：抽取出样本池中大于距离阈值的样本；

第五步：把检索出来的所有图片再次进行标注，并和初始的标注文件合并，生成新的标注数据集；

第六步：把新的标注集文件夹重新命名，文件夹名是从1开始的数字，并记住名字的对应关系；

第七步：新建一个文件夹，存放接下来需要用到的样本文件；

第八步：将文件夹名是从1开始的数字内的文件，全部重命名并存放在新文件夹下，命名规则为以类别数字开头接下划线及排列数字，此时生成文件后的文件夹将作为后续训练路径及比对样本库。

3.根据权利要求1所述的一种智能图像标注方法，其特征在于：所述步骤二中进行判断是否与OK样本匹配成功具体操作为运行脚本，一步到位的按照样本文件夹的样本进行，并且自动剪切到目标文件夹。

4.根据权利要求1所述的一种智能图像标注方法，其特征在于：所述步骤三中匹配出来的文件为脚本运行结果。

5.根据权利要求1所述的一种智能图像标注方法，其特征在于：所述步骤四中，阈值不合适为与OK样本匹配失败，阈值合适为与OK样本匹配成功；若与OK样本匹配失败，则待标注图像数据文件与OK样本文件相似度存在问题，此时需要根据相似度对预先设置的阈值进行比较，根据相似度进行阈值的调整和OK 样本的数量及质量的调整。