(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 202210658369.6 (22)申请日 2022.06.10 (71)申请人 北京旷视科技有限公司 地址 100096 北京市海淀区西三 旗建材城 内建中路12幢一层1268号 (72)发明人 罗子朦　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 唐正瑜 (51)Int.Cl. G06V 10/94(2022.01) G06V 10/96(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种模型更新方法、 计算机程序产品及电子 设备 (57)摘要 本申请提供一种模型更新方法、 计算机程序 产品及电子设备， 方法包括： 服务器获取各客户 端所收集的目标对象 的图像数据， 以及确定与所 述图像数据对应的标注数据； 所述服务器根据所 述图像数据以及所述标注数据对初始模型进行 训练， 得到训练后的目标模型； 所述服务器将所 述目标模型发送给各客户端； 其中， 所述目标模 型用于所述客户端在本地进行部署， 或者， 所述 目标模型用于所述客户端对本地已部署的模型 进行更新。 通过服务器以及客户端两端协同处理 实现对模型的训练和更新， 对模 型进行训练这一 计算量较大的过程是在服务器上完成的， 且多个 客户端之间的模型 是一致的。 权利要求书2页 说明书19页 附图3页 CN 115205657 A 2022.10.18 CN 115205657 A 1.一种模型 更新方法， 其特 征在于， 包括： 服务器获取各客户端所收集的目标对象的图像数据， 以及确定与所述图像数据对应的 标注数据； 所述服务器根据 所述图像数据以及所述标注数据对初始模型进行训练， 得到训练后的 目标模型； 所述服务器将所述目标模型发送给各客户端； 其中， 所述目标模型用于所述客户端在 本地进行部署， 或者， 所述目标模型用于所述 客户端对本地已部署的模型进行 更新。 2.根据权利要求1所述的模型更新方法， 其特征在于， 所述服务器确定与所述图像数据 对应的标注数据， 包括： 所述服务器对所述图像数据进行聚类处理， 得到多个图像数据集合； 其中， 属于同一对 象的图像数据位于同一所述图像数据集 合； 针对所述图像数据集合中的目标集合， 确定所述目标集合中的各个图像数据与目标底 库中的底库数据之间的匹配度； 其中， 所述 目标集合为所述图像数据集合中的任一图像数 据集合， 或者， 所述目标集 合为所包括的图像数据的数量大于目标阈值的图像数据集 合； 根据所述目标集合中各个图像数据 所对应的匹配度， 确定所述目标集合所对应的标注 数据。 3.根据权利要求2所述的模型更新方法， 其特征在于， 所述根据 所述目标集合中各个图 像数据所对应的匹配度， 确定所述目标集 合所对应的标注数据， 包括： 针对所述目标集合中的各图像数据， 判断所述图像数据 所对应的各匹配度中是否存在 大于目标阈值的匹配度； 若存在， 将大于目标阈值的匹配度中的最大匹配度 所对应的底库数据的识别结果确定 为所述图像数据的标注数据； 否则， 确定所述图像数据不存在标注数据； 将所述目标集 合中占比最多的标注数据确定为所述目标集 合的标注数据。 4.根据权利要求2或3所述的模型更新方法， 其特征在于， 所述目标集合为所包括的图 像数据的数量大于目标阈值的图像数据集 合； 相应的， 所述 服务器确定与所述图像数据对应的标注数据， 还 包括： 所述服务器向所述客户端发送除所述目标集合之外的其余图像数据集合中的部分或 者全部图像数据； 所述客户端展示所接收到的图像数据； 所述客户端获取用户针对所述图像数据的人工标注结果， 并发送给 所述服务器； 所述服务器根据所述人工标注结果确定该图像数据集 合的标注数据。 5.根据权利要求2或3所述的模型更新方法， 其特征在于， 所述目标集合为所包括的图 像数据的数量大于目标阈值的图像数据集 合； 相应的， 所述 服务器确定与所述图像数据对应的标注数据， 还 包括： 针对所述图像数据集合中除所述目标集合之外的各其余图像数据集合， 所述服务器确 定与所述 其余图像数据集 合相匹配的已标注目标集 合； 所述服务器向所述客户端发送所述其余图像数据集合中第一数量个第一图像数据以 及相匹配的已标注目标集 合中第二数量个第二图像数据； 所述客户端展示所述第 一图像数据和所述第 二图像数据， 并指示用户判断所述第 一图权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115205657 A 2像数据和所述第二图像数据是否属于同一对象； 所述服务器根据所述客户端反馈的人工标注结果确定是否将所述其余图像数据集合 中的图像数据并入相匹配的已标注目标集 合中。 6.根据权利要求2 ‑5任一项所述的模型更新方法， 其特征在于， 所述服务器对所述图像 数据进行聚类处 理， 得到多个图像数据集 合之前， 所述方法还 包括： 所述服务器从所述图像数据中筛选满足目标质量要求的第三图像数据； 其中， 所述目 标质量要求包括图像中对象的角度和/或图像中对象的模糊度满足要求； 所述服务器执行针对所述第三图像数据进行聚类处 理的步骤。 7.根据权利要求6所述的模型更新方法， 其特征在于， 所述服务器确定与所述图像数据 对应的标注数据， 还 包括： 针对不满足所述目标质量要求的第四图像数据， 所述服务器确定与 各所述第四图像数 据相匹配的已标注目标集 合； 根据各所述第四图像数据相匹配的已标注数据集合， 将所述第四图像数据划分为多个 待标注图像数据集 合； 针对一个待标注图像数据集合， 向所述客户端发送所述待标注图像数据集合中第 三数 量个第五图像数据以及相匹配的已标注目标集 合中第四数量个第六图像数据； 所述客户端展示所述第五图像数据和所述第六图像数据， 并指示用户判断所述第五图 像数据和所述第六图像数据是否属于同一对象； 所述服务器根据所述客户端反馈的人工标注结果确定是否将所述待标注图像数据集 合中的图像数据并入相匹配的已标注目标集 合中。 8.根据权利要求1 ‑7任一项所述的模型更新方法， 其特征在于， 所述图像数据为所述客 户端在执 行业务过程中收集的图像； 或者， 所述图像数据为所述 客户端在执 行业务过程中从图像中提取的图像特 征。 9.一种计算机程序产品， 其特征在于， 包括计算机程序指令， 所述计算机程序指令被处 理器读取并运行时， 执 行如权利要求1 ‑8中任一项所述的方法。 10.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 处 理器、 存储器和总线； 所述处理器和所述存 储器通过 所述总线完成相互间的通信； 所述存储器存储有可被所述处理器执行的计算机程序指令， 所述处理器调用所述计算 机程序指令能够执 行如权利要求1 ‑8任一项所述的方法。 11.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储计算机程序 指令， 所述计算机程序指 令被计算机运行时， 使 所述计算机执行如权利要求 1‑8任一项所述 的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115205657 A 3