(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 202210547397.0 (22)申请日 2022.05.18 (71)申请人 腾讯科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区高新区 科技中一路腾讯大厦3 5层 (72)发明人 刘刚　 (74)专利代理 机构 北京派特恩知识产权代理有 限公司 1 1270 专利代理师 侯艳华　蒋雅洁 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06F 16/55(2019.01) G06F 16/58(2019.01) G06F 16/535(2019.01) (54)发明名称 业务图像标注方法、 装置、 电子设备、 计算机 程序产品 (57)摘要 本发明提供了一种业务图像标注方法， 包 括： 通过获取业务流信息中的业务图像和种子图 像； 通过图像 分类模型对所述业务图像和种子图 像分别进行向量化处理， 得到业务图像向量和种 子图像向量； 对 所述业务图像向量和种子图像向 量进行向量聚类处理， 得到图像聚类和图像聚类 子簇； 根据所述图像聚类和图像聚类子簇的大 小， 筛选所述业务图像中待标注业务图像的位 置； 响应于 所述待标注业务图像的位置， 由此， 辅 助进行图像标注， 同时提升图像标注的速度， 节 省了人力成本。 本发明还提供了业务图像标注装 置、 电子设备、 计算机程序产品以及存储介质。 本 发明实施例可应用于云技术、 人工智 能、 智慧交 通、 辅助驾驶 等各种场景。 权利要求书2页 说明书18页 附图9页 CN 115115869 A 2022.09.27 CN 115115869 A 1.一种业 务图像标注方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取业务流信息中的业 务图像和种子图像； 通过图像分类模型对所述业务图像和种子图像分别进行向量化处理， 得到业务图像向 量和种子图像向量； 对所述业务图像向量和种子图像向量进行向量聚类处理， 得到图像聚类和图像聚类子 簇； 根据所述图像聚类和图像聚类子簇的大小， 筛选所述业务图像中待标注业务图像的位 置； 响应于所述待标注业 务图像的位置， 对所述待标注业 务图像进行图像标注处 理。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取业务流信 息中的业务图像和种子 图像， 包括： 确定所述 业务流信息的业 务类型； 根据所述业务类型在云网络中查询与所述业务类型相匹配的种子 图像， 其中， 所述业 务类型包括至少以下之一： 低俗图像识别、 小样本动作图像识别、 版权保护图像识别。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 确定所述种子图像的数量阈值和聚类距离阈值； 当所述种子图像的数量小于等于所述种子图像的数量阈值 时， 在小于等于所述 聚类距 离阈值的所述图像聚类子 簇中筛选业务图像； 对所筛选出的业 务图像进行 标注， 得到第一标注业 务图像； 将所述第一标注业务图像发送至所述在 云网络的种子图像数据库中， 以实现所述种子 图像的数量大于所述种子图像的数量阈值。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 确定所述图像聚类子 簇的数量阈值； 当所述图像聚类子簇的数量小于等于所述图像聚类子簇的数量阈值 时， 触发与所述种 子图像向量相匹配的相似性搜索数据库； 通过所述相似性搜索数据库中的图像标注信 息， 筛选与 所述图像聚类子簇相匹配的图 像， 以实现所述图像聚类子 簇的数量大于所述图像聚类子 簇的数量阈值。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取初始训练样本集 合； 对所述初始训练样本集 合进行数据编码处 理， 得到训练样本集 合； 通过所述训练样本集合， 对所述图像分类模型进行训练， 确定所述图像分类模型的网 络参数， 其中， 所述图像分类模型包括第一图像分类网络和第二图像分类网络； 基于所述图像分类模型的对比损失函数， 调整所述图像分类模型的网络参数； 直至所述对比损失函数达 到相应的收敛 条件时， 确定所述图像分类模型的网络参数。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 确定与所述图像分类模型的使用环境相匹配的动态噪声阈值； 根据所述动态噪声阈值对所述初始训练样本集合进行去噪处理， 以形成与 所述动态噪 声阈值相匹配的初始训练样本集 合； 或者，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115115869 A 2确定与所述图像分类模型相对应的固定噪声阈值， 并根据 所述固定噪声阈值对所述初 始训练样本集 合进行去噪处 理， 以形成与所述固定噪声阈值相匹配的初始训练样本集 合。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述获取初始训练样本集 合， 包括： 截取所述业务流信息中的业 务视频， 并对所述 业务视频进行抽帧处 理， 得到抽帧图像； 获取与所述业务视频的标签对应的关键词， 并获取与所述关键词相匹配的关键词图 像； 获取公开数据集 合中与所述 业务视频相匹配的业 务图像； 将所述抽帧图像、 所述关键词图像和所述业务图像进行组合， 得到所述初始训练样本 集合。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 当所述业务类型为低俗图像识别时， 获取与所述待标注业务图像的图像场景相对应的 低俗识别规则； 基于与所述待标注业务图像的图像场景相对应的低俗识别规则， 确定所述待标注业务 图像的低俗识别结果。 9.一种业 务图像标注装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 信息传输模块， 用于获取业 务流信息中的业 务图像和种子图像； 信息处理模块， 用于通过图像分类模型对所述业务图像和种子图像分别进行向量化处 理， 得到业 务图像向量和种子图像向量； 所述信息处理模块， 用于对所述业务图像向量和种子 图像向量进行向量聚类处理， 得 到图像聚类和图像聚类子 簇； 所述信息处理模块， 用于根据所述图像聚类和图像聚类子簇的大小， 筛选所述业务图 像中待标注业 务图像的位置； 所述信息处理模块， 用于响应于所述待标注业务图像的位置， 对所述待标注业务图像 进行图像标注处 理。 10.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 存储器， 用于存 储可执行指令； 处理器， 用于运行所述存储器存储的可执行指令时， 实现权利要求1至8任一项所述的 业务图像标注方法。 11.一种计算机程序产品， 包括计算机程序或指令， 其特征在于， 所述计算机程序或指 令被处理器执行时， 实现权利要求1至8任一项所述的业 务图像标注方法。 12.一种计算机可读存储介质， 存储有可执行指令， 其特征在于， 所述可执行指令被处 理器执行实现权利要求1至8任一项所述的业 务图像标注方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115115869 A 3