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申请/专利权人：探步科技(上海)有限公司

摘要：本发明涉及机器学习训练数据处理领域，公开了一种汽车自动驾驶图片自动标注系统及方法。本发明提供的汽车自动驾驶图片自动标注系统包括标注模块。标注模块包括：目标检测组、第一筛选器、SAM子模块和第二筛选器。目标检测组对待标注图片进行检测并利用目标框标记检测结果中的目标，其中，目标检测组设置有至少两个目标检测模型。第一筛选器对不同目标检测模型的检测结果进行量化，并将质量较低的图片筛除。SAM子模块对第一筛选器的输出图片进行优化，使得标记目标检测结果的目标框与目标轮廓更加贴合。第二筛选器判断SAM子模块的输出结果是否可信，并将可信的标注结果输出，从而提高自动标注的精准度，提高标注效率。

主权项：1.一种汽车自动驾驶图片自动标注系统，至少包括标注模块，其特征在于，所述标注模块至少包括：目标检测组，用于对待标注图片进行初次检测，其中，所述目标检测组设置有至少两个目标检测模型，并且所述目标检测模型利用目标框标记检测结果中的目标；所述目标检测组将各目标检测模型的检测结果保存至数组T[M]，所述数组T[M]的组成元素即为各目标检测模型的检测结果；第一筛选器，用于对不同目标检测模型的检测结果进行归并操作，在完成所述归并操作后进行一致性指标计算，并将一致性指标低于一致性阈值的图片筛除；所述归并操作包括从不同目标检测模型的检测结果中获取关于同一目标的目标框；对于保留的图片，所述第一筛选器将不同目标检测模型关于所述同一目标的目标框的平均值作为所述第一筛选器的输出图片的目标框属性值；所述第一筛选器还包括归并子模块；所述归并子模块根据所述数组T[M]计算出归并后的目标检测结果，并将其储存至归并目标数据结构MT中；所述归并目标数据结构MT至少包含：所有目标检测模型所检测到的目标中相同目标的数量；检测出同一目标的目标检测模型数量；以及各个目标检测模型所检出的该目标的目标框；所述归并子模块还根据归并后的目标检测结果计算所述一致性指标；所述一致性指标的计算方式为： 其中，C是一致性指标，tanh是双曲正切函数，t为归并后的目标总数，xz为同时检测到目标z的目标检测模型的数量，m为目标检测模型的数量；SAM子模块，用于对所述第一筛选器的输出图片进行语义分割，同时根据分割的结果修正目标框的属性，使之更加贴近目标轮廓；第二筛选器，用于判断所述SAM子模块的输出结果是否可信，并在可信的情况下，将所述SAM子模块的输出结果作为所述标注模块的标注结果输出。

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