[發明專利]仿真數據優化方法、裝置及存儲介質

有效

• 申請號: 201811038346.5
• 申請日: 2018-09-06
• 公開（公告）號: CN109284280B
• 公開（公告）日: 2020-03-24
• 發明（設計）人: 官晨曄;張飛虎;楊睿剛;王亮;馬彧
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06F16/21
• 分類號: G06F16/21;G06F30/20;G06F111/10
• 代理公司: 北京市鑄成律師事務所 11313
• 代理人: 楊瑾瑾;陳建煥

本發明實施例提出一種仿真數據優化方法、裝置及計算機可讀存儲介質。其中仿真數據優化方法包括：將仿真器生成的仿真數據輸入到第一生成式對抗網絡，所述第一生成式對抗網絡包括遷移模型；利用所述遷移模型對所述仿真器生成的仿真數據進行優化，以生成優化仿真數據。本發明實施例通過生成式對抗網絡對仿真數據進行優化，使得仿真數據表征愈加接近真實數據，不僅確保了仿真數據的質量與精度，在一定程度上提升了仿真數據的真實可信賴性，同時也降低了仿真器構建的成本。

技術領域

本發明涉及信息技術領域，尤其涉及一種仿真數據優化方法、裝置及計算機可讀存儲介質。

背景技術

仿真又稱模擬，是利用模型復現實際系統中發生的本質過程，并通過對系統模型的實驗來研究存在的或設計中的系統。當所研究的系統造價昂貴、實驗的危險性大或需要很長的時間才能了解系統參數變化所引起的后果時，仿真是一種特別有效的研究手段。一般地，對復雜系統的仿真主要通過對其中囊括的物理規律進行恰當的描述以實現其仿真效果。而系統中存在的大量噪聲與不明規則往往嚴重掣肘仿真器精度。

通過測量儀器(如激光雷達)得到的待檢測物外觀表面的點數據集合也稱之為點云。當一束激光照射到物體表面時，所反射的激光會攜帶方位、距離等信息。若將激光束按照某種軌跡進行掃描，便會邊掃描邊記錄到反射的激光點信息。由于掃描極為精細，能夠得到大量的激光點，就可形成激光點云。

考慮到激光點云對三維數據的表述精確性，可將之視為系統信息的主要載體來展開研究。仿真器則主要通過模擬測量儀器發射激光束、接收反射信號等物理過程，生成點云。

為了實現確保并提升點云數據質量，現有技術的方案主要有數據篩選、增加先驗知識等。其中，數據篩選的方案根據點云中物體分布的統計性質、物體檢測正確率等為依據剔除異常值；增加先驗知識的方案是增加物體種類、多元化物體姿態等以擴展細化素材庫。

仿真數據的精確度主要取決于仿真器對真實世界中激光雷達產生點云數據過程可達的模擬精確度。然而真實世界是個極度復雜的復雜系統。根據所知的物理知識構建的仿真器能達到的精度畢竟有限。例如，當距離增加后點云逐漸稀疏的規律，或者當激光遇到不同物質并在環境噪聲的影響下而有不同的反射規律等情況，仿真器能達到的精度會受到一定程度的限制。而對點云進行矯正的現有技術的方案如數據篩選、增加先驗等，皆存在嚴重弊端。其中，數據篩選主要依賴于仿真數據中存在足量優質樣本、優質樣本具有足夠多樣性的前提，對仿真器精度要求嚴格，實現難度大；增加先驗則必需耗費人力物力采集物體信息、構建三維模型，且對于復雜系統而言將是無休無止的工作。

發明內容

本發明實施例提供一種仿真數據優化方法、裝置及計算機可讀存儲介質，以至少解決現有技術中的一個或多個技術問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種仿真數據優化方法，包括：將仿真器生成的仿真數據輸入到第一生成式對抗網絡，所述第一生成式對抗網絡包括遷移模型；利用所述遷移模型對所述仿真器生成的仿真數據進行優化，以生成優化仿真數據。

結合第一方面，本發明實施例在第一方面的第一種實現方式中，所述第一生成式對抗網絡還包括第一判別模型；所述方法還包括采用以下步驟對所述第一生成式對抗網絡進行訓練：將仿真器生成的仿真數據輸入到所述遷移模型，由所述遷移模型對所述仿真器生成的仿真數據進行優化，輸出優化仿真數據；將真實數據和所述優化仿真數據輸入到所述第一判別模型中，由所述第一判別模型產生所述優化仿真數據的真實性概率；根據所述真實性概率，通過所述遷移模型和所述第一判別模型的博弈學習，訓練所述第一生成式對抗網絡。

結合第一方面，本發明實施例在第一方面的第二種實現方式中，利用所述遷移模型對所述仿真器生成的仿真數據進行優化，以生成優化仿真數據，還包括：在所述遷移模型的網絡傳遞過程中，利用殘差神經網絡在所述遷移模型的中的各子網絡產生損失輸出數據；將各子網絡的所述損失輸出數據與輸入數據疊加后輸入給所述遷移模型的損失函數；通過所述損失函數對所述仿真器生成的仿真數據進行優化。