[发明专利]基于人工智能的器具标注方法、装置、介质和计算设备

说明书

本发明的实施方式提供了一种基于人工智能的器具标注方法、装置、介质和计算设备。该方法包括：对输入的操作视频进行目标识别，得到操作视频中每帧图像包含目标的目标位置信息，基于环境类型的环境目标的目标位置信息计算得到环境移动向量，同时基于器具类型的器具目标的目标位置信息计算得到器具目标的器具运动信息；基于环境移动向量对器具运动信息进行补偿计算，得到器具目标的器具运动修正信息；基于器具运动修正信息对操作视频中包含的器具目标进行标注，得到标注后的操作视频。本发明能够基于修正后的器具运动修正信息对操作视频中包含的器具目标进行标注，提升了对操作视频中的器具目标标注的准确性。

技术领域

本发明的实施方式涉及人工智能领域，更具体地，本发明的实施方式涉及一种基于人工智能的器具标注方法、装置、介质和计算设备。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

近年来，腹腔镜手术是一门新发展起来的微创方法，随着以机器学习尤其是深度学习为代表的人工智能技术的迅猛发展，以及相关学科的融合都为开展新技术、新方法奠定了坚定的基础，许多过去的开放性手术目前已被腔内手术所取代，大大增加了手术选择范围。

目前，通常可以基于人工智能的手术分析模型对腔内手术中医生使用的手术器具进行识别和提示，以辅助医生成功的完成腔内手术。其中，基于人工智能的手术分析模型在使用之前需要通过大量标注有手术器具的训练数据集进行训练，训练数据集的生成方式可以是对大量的手术操作视频中包含的手术器具进行目标识别，并对识别出的手术器具在手术操作视频中进行标注，从而基于标注后的手术操作视频得到大量标注有手术器具的训练数据集。

然而，在实践中发现，手术操作过程中通常会使用多个手术器具协同操作，医生在使用手术器具的过程中不可避免地会出现抖动的情况，导致识别出的手术器具可能出现错误的情况，从而使得对手术器具进行的标注的准确性也较低。

发明内容

在本上下文中，本发明的实施方式期望提供一种基于人工智能的器具标注方法、装置、介质和计算设备。

在本发明实施方式的第一方面中，提供了一种基于人工智能的器具标注方法，包括：

对输入的操作视频进行目标识别，得到所述操作视频中每帧图像包含目标的目标位置信息，其中，所述目标的类型包括环境类型和器具类型；

基于所述环境类型的环境目标的目标位置信息计算得到环境移动向量，同时基于所述器具类型的器具目标的目标位置信息计算得到所述器具目标的器具运动信息；

基于所述环境移动向量对所述器具运动信息进行补偿计算，得到所述器具目标的器具运动修正信息；

基于所述器具运动修正信息对所述操作视频中包含的所述器具目标进行标注，得到标注后的操作视频。

在本实施方式的一个实施例中，对输入的操作视频进行目标识别，得到所述操作视频中每帧图像包含目标的目标位置信息，包括：

对输入的操作视频中包含的环境类型的环境目标进行目标识别，得到所述环境目标的目标位置信息；

对输入的操作视频中包含的器具类型的器具目标进行目标识别，得到所述器具目标的目标位置信息。

在本实施方式的一个实施例中，对输入的操作视频中包含的环境类型的环境目标进行目标识别，得到所述环境目标的目标位置信息，包括：

对输入的操作视频中包含的环境类型的环境目标进行目标识别，得到所述操作视频中每帧图像中包含的环境目标对应的环境识别信息；其中，所述环境识别信息中包含所述环境目标对应的当前帧图像的帧序号、所述环境目标的环境标签以及用于指示所述环境目标在所述当前帧图像中所在位置的当前环境包围框的包围框信息；