摘要
本申请公开一种自动化图像标注方法、装置、计算机设备及存储介质,属于人工智能技术领域,应用于车险定损图像的处理。本申请通过对原始图像数据的筛选与分类,剔除无关信息。随后,利用深度学习分割与识别技术精确定位车辆的关键外观部件,并结合三维模型匹配定位出具体的损伤部件,实现部件级的精细化分析。在此基础上,通过局部截图提取损伤区域,利用预设的标准部件损伤库进行图像匹配,自动识别损伤类别和损伤程度,生成结构化损伤信息。最后,将损伤位置、类别和程度标签与目标图像集进行一体化标注输出,形成高质量的标注图像集。本申请能够实现在短时间内对海量车祸图片进行高效、统一的自动标注,显著提升图片标注效率与一致性。
技术关键词
图像标注方法
部件损伤程度
原始图像数据
损伤类别
车辆外观部件
图像匹配
计算机可读指令
识别车辆损伤
图像数据集合
汽车零部件
标签
计算机设备
图像标注装置
识别模块
图像分类模型
车险定损
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
图像标注方法
半监督学习
配对策略
初始轮廓
局部特征信息
鸟类图像识别方法
机场智能
驱鸟系统
图像识别模型
原始图像数据
原始图像数据
MongoDB数据库
图像数据分析方法
图形用户界面
视觉算法
广告牌
风险识别方法
图像分类模型
原始图像数据
风险识别系统
皮肤分析方法
原始图像数据
原发性
图像处理算法
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