图像分割数据标注方法及装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114972881A(43)申请公布日2022.08.30(21)申请号202210680078.7G06T7/194(2017.01)(22)申请日2022.06.16G06T7/136(2017.01)G06T7/11(2017.01)(71)申请人上海微创医疗机器人（集团）股份有G06N3/04(2006.01)限公司G06N3/08(2006.01)地址201203上海市中国（上海）自由贸易试验区张东路1601号1幢B区101室(72)发明人不公告发明人(74)专利代理机构北京三友知识产权代理有限公司11127专利代理师谢层层徐焕(51)Int.Cl.G06V10/764(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06V10/82(2022.01)G06V10/74(2022.01)权利要求书3页说明书15页附图11页(54)发明名称图像分割数据标注方法及装置(57)摘要本说明书涉及深度学习图像分割技术领域，具体地公开了一种图像分割数据标注方法及装置，其中，该方法包括：获取原始图像集、指定图像集和指定背景图像；基于指定图像集与指定背景图像，生成多个指定图像中各指定图像对应的第一标签；第一标签用于标注指定图像中的目标对象；根据多个原始图像中各原始图像对应的第一位置与多个指定图像中各指定图像对应的第二位置，将多个原始图像与多个指定图像进行匹配；依据匹配结果和多个指定图像中各指定图像对应的第一标签，对多个原始图像进行标注，得到多个标注后的原始图像。上述方法实现了图像分割的数据自动标注，有效提升数据标注效率和准确率。CN114972881ACN114972881A权利要求书1/3页1.一种图像分割数据标注方法，其特征在于，包括：获取原始图像集、指定图像集和指定背景图像；所述原始图像集包括目标对象在目标场景下处于多个第一位置时采集的多个原始图像，所述指定图像集包括目标对象在指定背景下处于多个第二位置时采集的多个指定图像；所述多个第一位置与所述多个第二位置存在交集；基于所述指定图像集与所述指定背景图像，生成所述多个指定图像中各指定图像对应的第一标签；所述第一标签用于标注所述指定图像中的目标对象；根据所述多个原始图像中各原始图像对应的第一位置与所述多个指定图像中各指定图像对应的第二位置，将所述多个原始图像与所述多个指定图像进行匹配；依据匹配结果和所述多个指定图像中各指定图像对应的第一标签，对所述多个原始图像进行标注，得到多个标注后的原始图像。2.根据权利要求1所述的图像分割数据标注方法，其特征在于，所述目标场景包括内窥镜手术环境，所述目标对象包括用于执行内窥镜手术的手术器械；或者，所述目标场景包括体外自动手术环境，所述目标对象包括用于执行体外自动手术的手术器械。3.根据权利要求2所述的图像分割数据标注方法，其特征在于，所述内窥镜手术环境包括以下至少之一：光照条件下的内窥镜手术环境、烟雾条件下的内窥镜手术环境、阴影条件下的内窥镜手术环境、流血场景下的内窥镜手术环境。4.根据权利要求1所述的图像分割数据标注方法，其特征在于，基于所述指定图像集与所述指定背景图像，生成所述多个指定图像中各指定图像对应的第一标签，包括：计算所述多个指定图像中各指定图像的像素值与所述指定背景图像的像素值的差值，得到所述各指定图像对应的差值图像；根据所述各指定图像对应的差值图像，生成所述多个指定图像中各指定图像对应的第一标签。5.根据权利要求4所述的图像分割数据标注方法，其特征在于，根据所述差值图像，生成所述多个指定图像中各指定图像对应的第一标签，包括：对所述各指定图像对应的差值进行正则化处理，得到正则化处理后的所述各指定图像对应的差值图像；将正则化处理后的所述各指定图像转换成二值化灰度图，得到所述各指定图像对应的第一标签。6.根据权利要求1所述的图像分割数据标注方法，其特征在于，根据所述多个原始图像中各原始图像对应的第一位置与所述多个指定图像中各指定图像对应的第二位置，将所述多个原始图像与所述多个指定图像进行匹配，包括：将所述多个第一位置中各第一位置的坐标数据与所述多个第二位置中各第二位置的坐标数据进行比较，以确定出多个位置对，所述多个位置对中各位置对包括坐标数据相同的第一位置和第二位置；将所述各位置对中的第一位置对应的原始图像与第二位置对应的指定图像确定为匹配成功。7.根据权利要求1所述的图像分割数据标注方法，其特征在于，依据匹配结果和所述多2CN114972881A权利要求书2/3页个指定图像中各指定图像对应的第一标签，对所述多个原始图像进行标注，得到多个标注后的原始图像，包括：将与所述各原始图像匹配的指定图像的第一标签，确定为所述各原始图像对应的第二标签；利用所述第二标签对原始