(19)中华 人民共和国 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 202111680425.8 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 南京景瑞康分子医药 科技有限公司 地址 210000 江苏省南京市江北新区磐固 路16号2栋 (72)发明人 王瑶　张珏　程和平　 (74)专利代理 机构 北京布瑞知识产权代理有限 公司 11505 代理人 秦卫中 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06T 7/246(2017.01) (54)发明名称 处理图像序列的方法及装置 (57)摘要 本申请公开了一种处理图像序列的方法及 装置。 所述方法包括： 利用第一神经网络对所述 图像序列进行多次识别， 其中， 所述第一神经网 络在所述多次识别中采用的模型参数不同； 根据 所述多次识别， 确定所述第一神经网络对所述图 像序列中的图像的识别结果； 利用多种识别算法 对所述图像序列进行多视角识别； 根据所述多视 角识别， 确定所述多种识别算法与所述第一神经 网络对所述图像序列中的图像的识别结果的一 致性； 根据所述多种识别算法与所述第一神经网 络对所述图像序列中的图像的识别结果的一致 性， 从所述图像序列中选取第一图像集合， 其中， 所述第一图像集合中的图像的识别结果无需进 行人工质检 。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 114359802 A 2022.04.15 CN 114359802 A 1.一种处 理图像序列的方法， 其特 征在于， 包括： 利用第一神经网络对所述图像序列进行多次识别， 其中， 所述第一神经网络在所述多 次识别中采用的模型参数不同； 根据所述多次识别， 确定所述第一神经网络对所述图像序列中的图像的识别结果； 利用多种识别算法对所述图像序列进行多视角识别； 根据所述多视角识别， 确定所述多种识别算法与 所述第一神经网络对所述图像序列中 的图像的识别结果的一 致性； 根据所述多种识别算法与所述第一神经网络对所述图像序列中的图像的识别结果的 一致性， 从所述图像序列中选取第一图像集合， 其中， 所述第一图像集合中的图像的识别结 果无需进行 人工质检。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述多种识别算法均为无监督的识别算 法。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述图像序列中的除所述第 一图像集合之 外的剩余图像构成第二图像集 合， 所述方法还 包括： 根据所述多次识别， 确定所述第 一神经网络对所述第 二图像集合中图像序列的图像的 识别结果的一 致性； 根据所述第 二图像集合中图像序列的图像的识别结果的一致性， 从所述第 二图像集合 中选取第三图像集 合； 其中， 所述第三图像集 合中的图像的识别结果无需进行 人工质检。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述多次识别， 确定所述第一神 经网络对所述第二图像集 合中图像序列的图像的识别结果的一 致性， 包括： 根据所述多次识别， 确定所述第二图像集 合中图像序列的每帧图像的多个识别结果； 根据所述每帧图像的多个识别结果之间的一致性， 确定所述第 一神经网络对所述每帧 图像的识别结果的一 致性。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 根据所述多次识别， 确定所述第一神经网 络对所述第二图像集 合中图像序列的图像的识别结果的一 致性， 包括： 根据所述多次识别， 确定所述第二图像集 合中图像序列的识别结果； 根据所述第 二图像集合中图像序列的识别结果， 确定所述图像序列中的每帧图像的识 别结果与所述图像序列中的所述每帧图像的相邻图像的识别结果之间的一 致性； 根据所述每帧图像的识别结果与 所述相邻图像的识别结果之间的一致性， 确定所述第 一神经网络对所述图像序列中的图像的识别结果的一 致性。 6.根据权利要求3 ‑5中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述多次识别中采用的模型参 数是通过对所述第一神经网络进行随机失活的方式得到的。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述图像序列为动物的自由运动视频图像 序列。 8.一种处 理图像序列的装置， 其特 征在于， 包括： 第一识别模块， 用于利用第 一神经网络对所述图像序列进行多次识别， 其中， 所述第一 神经网络在所述多次识别中采用的模型参数不同； 第一确定模块， 用于根据所述多次识别， 确定所述第一神经网络对所述图像序列中的 图像的识别结果；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114359802 A 2第二识别模块， 用于利用多种识别算法对所述图像序列进行多视角识别； 第二确定模块， 用于根据所述多视角识别， 确定所述多种识别算法与所述第一神经网 络对所述图像序列中的图像的识别结果的一 致性； 第一筛选模块， 用于根据所述多种识别算法与 所述第一神经网络对所述图像序列中的 图像的识别结果的一致性， 从所述图像序列中选取第一图像集合， 其中， 所述第一图像集合 中的图像的识别结果无需进行 人工质检。 9.根据权利要求8所述的装置， 其特征在于， 所述多种识别算法均为无监督的识别算 法。 10.根据权利要求8所述的装置， 其特征在于， 所述图像序列中的除所述第一图像集合 之外的剩余图像构成第二图像集合， 所述第一确定模块用于： 根据所述多次识别， 确定所述 第一神经网络对所述第二图像集 合中图像序列的图像的识别结果的一 致性； 所述装置还 包括： 第二筛选模块， 用于根据所述第二图像集合中图像序列的图像的识别结果的一致性， 从所述第二图像集合中选取第三图像集合； 其中， 所述第三图像集合中的图像的识别结果 无需进行 人工质检。 11.根据权利要求10所述的装置， 其特征在于， 所述第一确定模块还用于： 根据所述多 次识别， 确定所述第二图像集合中图像序列的每帧图像的多个识别结果； 根据所述每 帧图 像的多个识别结果之间的一致性， 确定所述第一神经网络对所述每帧图像的识别结果的一 致性。 12.根据权利要求10所述的装置， 其特征在于， 所述第一确定模块还用于： 根据所述多 次识别， 确定所述第二图像集合中图像序列的识别结果； 根据所述第二图像集合中图像序 列的识别结果， 确定所述图像序列中的每帧图像的识别结果与所述图像序列中的所述每帧 图像的相 邻图像的识别结果之 间的一致性； 根据所述每帧图像的识别结果与所述相邻图像 的识别结果之 间的一致性， 确定所述第一神经网络对所述图像序列中的图像的识别结果的 一致性。 13.根据权利要求10 ‑12中任一项所述的装置， 其特征在于， 所述多次识别中采用的模 型参数是通过对所述第一神经网络进行随机失活的方式得到的。 14.根据权利要求8所述的装置， 其特征在于， 所述图像序列为动物的自由运动视频图 像序列。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114359802 A 3