(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210680078.7 (22)申请日 2022.06.16 (71)申请人 上海微创医疗机 器人 （集团） 股份有 限公司 地址 201203 上海市中国 （上海） 自由贸易 试验区张东路16 01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. G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/74(2022.01)G06T 7/194(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (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。 权利要求书3页 说明书15页 附图11页 CN 114972881 A 2022.08.30 CN 114972881 A 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权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114972881 A 2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 始图像进行 标注， 得到多个标注后的原 始图像。 8.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， 在得到多个标注后的原 始图像之后， 还 包括： 基于所述多个标注后的原 始图像， 构造训练样本集； 利用所述训练样本集构建图像分割 模型； 所述图像分割 模型用于从 目标场景采集到的 目标图像中识别出目标对象。 9.根据权利要求8所述的图像分割数据标注方法， 其特征在于， 在得到多个标注后的原 始图像之后， 还 包括： 基于所述多个标注后的原 始图像， 构造验证样本集； 将所述验证样本集输入所述图像分割模型中， 以计算所述图像分割模型的评价指标； 当所述评价指标满足预设条件时， 将所述图像分割模型确定为目标图像分割模型。 10.根据权利要求9所述的图像分割数据标注方法， 其特征在于， 在计算所述图像分割 模型的评价指标之后， 还 包括： 当所述评价指标不满足预设条件时， 调整所述图像分割模型的模型参数， 得到调整后 的图像分割模型； 利用所述训练样本集对所述调整后的图像分割模型进行训练， 得到优化后的图像分割 模型。 11.根据权利要求9所述的图像分割数据标注方法， 其特征在于， 在计算所述图像分割 模型的评价指标之后， 还 包括： 当所述评价指标不满足预设条件时， 重新获取原始图像集和所述重新获取的原始图像 集对应的多个标注后的原 始图像， 以重新构建训练样本集； 利用所述重新构建的训练样本集构建优化后的图像分割模型。 12.根据权利要求9所述的图像分割数据标注方法， 其特征在于， 在将所述图像分割模 型确定为目标图像分割模型之后， 还 包括： 获取目标场景中采集的目标图像； 将所述目标图像输入所述目标图像分割模型中， 以从所述目标图像中识别出目标对象 区域； 当目标对象关键点存在于所述目标对象区域 时， 基于所述目标对象关键点的位置控制 所述目标对象执 行预设操作。 13.根据权利要求12所述的图像分割数据标注方法， 其特征在于， 所述目标对象关键点 包括多个候选目标对象关键点； 在从所述目标图像中识别出目标对象区域之后， 还 包括： 滤除不处于所述目标对象区域中的候选目标对象关键点， 得到验证后的目标对象关键 点； 基于所述验证后的目标对象关键点的位置控制所述目标对象执 行预设操作。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114972881 A 3