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摘要：本发明提供基于机器视觉的智能标注方法，包括以下步骤：相机检测，构建图片段，光流计算，RGB图像匹配，绑定空间关系，图像特征组合，提取候选词，相关度排序，标注结果；主要基于图像检索和标签生成技术，首先利用文本特征进行候选词提取，结合回归模型筛选出候选词序列，然后建立起图像与文本之间的关联，最后根据安全生产标准模型库对候选词进行相关度排序，进而得到智能标注结果。本发明涉及电子设备、存储介质和程序产品。本发明基于机器视觉的智能标注方法，对监控范围内的视频流数据进行处理，提取关键视频帧并进行数据标注，方便后续系统跟进处理，识别的效率高，识别准确率高，能够满足企业生产安全需求。
主权项：1.基于机器视觉的智能标注方法，其特征在于，包括以下步骤：相机检测，通过相机将被检测的目标转换成图像信号；构建图片段，将连续的图像信息组成集合，根据图像的特征信息进行处理，形成数字化信号集合；光流计算，利用构建的图片段结合特征库以及局部时空模型，提取图片段内的特征数据；RGB图像匹配，利用构建的图片段结合特征库以及搜索树模型，对局部特征差异化进行量化，利用现有数据并进行训练，统计不同特征数据之间的匹配程度与图像之间的匹配程度，以及共现频率；绑定空间关系，对图像不同特征进行组合匹配，将特征组合与空间约束关系进行绑定标注；图像特征组合，利用标签库以及回归模型将特征进行组合；提取候选词，提取特征数据，在预设时间范围内，对提取的特征数据标签化，并归纳成关键词，再利用回归模型统计特征词共现频率，提取候选词；相关度排序，通过概率模型对筛选出的候选词进行相关度排序；标注结果，根据排序的先后结合权重模型，得到最终的标注结果。
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百度查询： 广州智能科技发展有限公司 基于机器视觉的智能标注方法、电子设备、存储介质和程序产品
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