(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 202210969630.4 (22)申请日 2022.08.12 (71)申请人 零束科技有限公司 地址 201805 上海市嘉定区安亭镇墨玉南 路888号2201室JT1740 (72)发明人 祝露　 (74)专利代理 机构 北京合智同创知识产权代理 有限公司 1 1545 专利代理师 李杰 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 标签配置方法、 装置、 电子设备及存 储介质 (57)摘要 本申请实施例提供一种标签配置方法、 装 置、 电子设备及存储介质， 该标签配置方法步骤 具体包括： 通过特征提取模型获得车辆采集图像 的图像特征， 特征提取模型基于自监督学习方法 训练得到； 确定图像特征与车辆采集图像的匹配 关系； 基于匹配关系， 根据图像特征之间的属性 值进行聚类， 得到车辆采集图像的聚类结果； 基 于车辆采集图像的聚类结果， 确定标签配置模 式， 标签配置模式用于为车辆采集图像配置标 签； 获取基于标签配置模式配置标签的车辆采集 图像。 基于匹配关系， 通过对图像特征进行聚类 分析， 获得车辆采集图像的不同类别， 针对不同 类别的车辆采集图像， 选择对应的标签配置模 式， 兼顾了标签 配置的准确度和效率。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 115294357 A 2022.11.04 CN 115294357 A 1.一种标签 配置方法， 其特 征在于， 包括： 通过特征提取模型获得车辆采集图像的图像特征， 所述特征提取模型基于自监督学习 方法训练得到； 确定所述图像特 征与所述车辆采集图像的匹配关系； 基于所述匹配关系， 根据所述图像特征之间的属性值进行聚类， 得到所述车辆采集图 像的聚类结果； 基于所述车辆采集图像的聚类结果， 确定标签配置模式， 所述标签配置模式用于为所 述车辆采集图像 配置标签； 获取基于所述标签 配置模式配置标签的所述车辆采集图像。 2.根据权利要求1所述的标签配置方法， 其特征在于， 所述根据 所述图像特征之间的属 性值进行聚类， 得到所述车辆采集图像的聚类结果， 所述属性 值包括密度值； 所述基于车辆采集图像的聚类结果， 确定标签 配置模式， 包括： 所述密度值小于预设密度时， 确定第一标签配置模式， 所述第一标签配置模式用于为 所述车辆采集图像 配置标签。 3.根据权利要求1所述的标签配置方法， 其特征在于， 根据 所述图像特征之间的属性值 进行聚类， 得到所述车辆采集图像的聚类结果， 所述属性 值包括距离值； 所述基于所述车辆采集图像的聚类结果， 确定标签 配置模式， 包括： 所述距离值大于预设距离时， 确定第一标签配置模式， 所述第一标签配置模式为所述 车辆采集图像 配置标签。 4.根据权利要求2或3所述的标签配置方法， 其特征在于， 所述获取基于所述标签配置 模式配置标签的所述车辆采集图像， 包括： 获取在所述第一标签 配置模式 中配置标签的所述车辆采集图像。 5.根据权利要求4所述的标签配置方法， 其特征在于， 所述获取在所述第 一标签配置模 式中配置标签的所述车辆采集图像， 包括： 发送所述车辆采集图像至标签 配置端； 从所述标签 配置端获取基于所述第一标签 配置模式配置标签的所述车辆采集图像。 6.根据权利要求2所述的标签配置方法， 其特征在于， 所述基于所述车辆采集图像的聚 类结果， 确定标签 配置模式， 还 包括： 所述密度值大于所述预设密度时， 确定第二标签配置模式， 所述第二标签配置模式用 于对所述车辆采集图像进行抽样， 并为所述车辆采集图像 配置标签； 所述获取基于所述标签 配置模式配置标签的所述车辆采集图像， 包括： 获取在所述第二标签 配置模式 中配置标签的所述车辆采集图像。 7.根据权利要求3所述的标签配置方法， 其特征在于， 所述基于所述车辆采集图像的聚 类结果， 确定标签 配置模式， 还 包括： 所述距离值小于所述预设距离时， 确定第二标签配置模式， 所述第二标签配置模式用 于对所述车辆采集图像进行抽样， 并为所述车辆采集图像 配置标签； 所述获取基于所述标签 配置模式配置标签的所述车辆采集图像， 包括： 获取在所述第二标签 配置模式 中配置标签的所述车辆采集图像。 8.根据权利要求6或7所述的标签配置方法， 其特征在于， 所述获取在所述第二标签配权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115294357 A 2置模式中配置标签的所述车辆采集图像， 包括： 基于所述车辆采集图像获得抽样车辆采集图像； 发送所述抽样车辆采集图像至所述标签 配置端； 从所述标签配置端获取基于所述第二标签配置模式配置标签的所述抽样车辆采集图 像。 9.一种标签 配置装置， 其特 征在于， 包括： 特征提取模块， 用于通过特征提取模型获得车辆采集图像的图像特征， 所述特征提取 模型基于自监 督学习方法训练得到； 确定模块， 用于确定所述图像特 征与所述车辆采集图像的匹配关系； 聚类分析模块， 用于基于所述匹配关系， 根据 所述图像特征之间的属性值进行聚类， 得 到所述车辆采集图像的聚类结果； 标签配置模块， 用于基于所述车辆采集图像的聚类结果， 确定标签配置模式， 所述标签 配置模式为所述车辆采集图像 配置标签； 数据获取模块， 用于获取基于所述标签 配置模式配置标签的所述车辆采集图像。 10.一种电子设备， 包括： 处理器； 以及 存储程序的存 储器； 其中， 所述程序包括指令， 所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行根据权 利要求1‑8中任一项所述的方法。 11.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质， 其中， 所述计算机指令用于 使计算机执 行根据权利要求1 ‑8中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115294357 A 3