[发明专利]标签配置方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供一种标签配置方法、装置、电子设备及存储介质，该标签配置方法步骤具体包括：通过特征提取模型获得车辆采集图像的图像特征，特征提取模型基于自监督学习方法训练得到；确定图像特征与车辆采集图像的匹配关系；基于匹配关系，根据图像特征之间的属性值进行聚类，得到车辆采集图像的聚类结果；基于车辆采集图像的聚类结果，确定标签配置模式，标签配置模式用于为车辆采集图像配置标签；获取基于标签配置模式配置标签的车辆采集图像。基于匹配关系，通过对图像特征进行聚类分析，获得车辆采集图像的不同类别，针对不同类别的车辆采集图像，选择对应的标签配置模式，兼顾了标签配置的准确度和效率。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种标签配置方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前对车辆采集图像进行配置标签的方法主要有两种：一种是人工对每张图像配置标签，这种方法虽然精确，但是耗时耗力，在大数据背景下是不可持续的；另外一种是基于有监督的深度学习网络对每张图像配置标签，但是这种方法不能全面识别图像中的对象，可能影响标签配置的准确性。

因此，现有技术的方案不能兼顾标签配置的准确性和效率。

发明内容

鉴于以上现有技术的缺点，本申请的目的在于提出一种标签配置方法、装置、电子设备及存储介质，以至少部分地解决上述问题。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种标签配置方法，具体包括以下步骤：通过特征提取模型获得车辆采集图像的图像特征，特征提取模型基于自监督学习方法训练得到；确定图像特征与车辆采集图像的匹配关系；基于匹配关系，根据图像特征之间的属性值进行聚类，得到车辆采集图像的聚类结果；基于车辆采集图像的聚类结果，确定标签配置模式，标签配置模式用于为车辆采集图像配置标签；获取基于标签配置模式配置标签的车辆采集图像。

可选地，根据图像特征之间的属性值进行聚类，得到车辆采集图像的聚类结果，属性值包括密度值；基于车辆采集图像的聚类结果，确定标签配置模式，包括：密度值小于预设密度时，确定第一标签配置模式，第一标签配置模式基于匹配关系为车辆采集图像配置标签。

可选地，根据图像特征之间的属性值进行聚类，得到车辆采集图像的聚类结果，属性值包括距离值；基于车辆采集图像的聚类结果，确定标签配置模式，包括：距离值大于预设距离时，确定第一标签配置模式，第一标签配置模式基于匹配关系为车辆采集图像配置标签。

可选地，获取基于标签配置模式配置标签的车辆采集图像，包括：获取在第一标签配置模式中配置标签的车辆采集图像。

可选地，获取在第一标签配置模式中配置标签的车辆采集图像，包括：基于匹配关系，确定图像特征对应的车辆采集图像；发送车辆采集图像至标签配置端；从标签配置端获取基于第一标签配置模式配置标签的车辆采集图像。

可选地，基于车辆采集图像的聚类结果，确定标签配置模式，还包括：密度值大于预设密度时，确定第二标签配置模式，确定第二标签配置模式，第二标签配置模式用于对图像特征进行抽样基于匹配关系为车辆采集图像配置标签；获取基于标签配置模式配置标签的车辆采集图像，包括：获取在第二标签配置模式中配置标签的车辆采集图像。

可选地，基于车辆采集图像的聚类结果，确定标签配置模式，还包括：距离值小于预设距离时，确定第二标签配置模式，确定第二标签配置模式，第二标签配置模式用于对图像特征进行抽样基于匹配关系为车辆采集图像配置标签；获取基于标签配置模式配置标签的车辆采集图像，包括：获取在第二标签配置模式中配置标签的车辆采集图像。

可选地，获取在第二标签配置模式中配置标签的车辆采集图像，包括：基于图像特征获得抽样图像特征；基于匹配关系，确定抽样图像特征对应的抽样车辆采集图像；发送抽样车辆采集图像至标签配置端；从标签配置端获取基于第二标签配置模式配置标签的抽样车辆采集图像。