[發明專利]基于計算機圖形技術自動生成人工智能訓練樣本的方法

在審

• 申請號: 201811415320.8
• 申請日: 2018-11-26
• 公開（公告）號: CN109635853A
• 公開（公告）日: 2019-04-16
• 發明（設計）人: 勾佳祺
• 申請（專利權）人: 深圳市瑪爾仕文化科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T15/00;G06T19/00
• 代理公司: 深圳市徽正知識產權代理有限公司 44405
• 代理人: 盧杏艷

本發明公開了一種基于計算機圖形技術自動生成人工智能訓練樣本的方法，所述方法包括：根據所需訓練樣本的需求搭建虛擬場景、調整鏡頭參數；通過輸入控制參數動態生成訓練樣本；獲取訓練樣本中包含的特定信息生成相應訓練樣本的標簽。本發明基于計算機圖形技術自動生成人工智能訓練樣本的方法通過搭建虛擬場景，能夠高效率、全自動獲得人工智能像識別在訓練過程中需要的圖像、視頻樣本及標簽，并且通過可視化引擎實現全自由度、多角度畫面，獲得精確的對象蒙版(又稱實例語義標簽)，極大方便了樣本收集，解決了高危場景難以獲得樣本的問題，大大降低了訓練樣本獲取成本，具有廣闊的市場前景。

技術領域

本發明涉及計算機圖形技術和人工智能領域，尤其涉及一種基于計算機圖形技術自動生成人工智能訓練樣本的方法。

背景技術

人工智能依靠對神經網絡進行訓練獲得對結果進行預測的能力，而訓練本身依賴大量的已知結果的樣本，大量樣本數據的獲取本身就是制約人工智能發展的一個瓶頸，而在獲得預測模型前，標記結果(又稱打標簽)又只能通過大量的人工手段來完成，這給人工智能帶來了龐大的成本，更加限制了人工智能的發展和應用。

圖像識別是人工智能的一大分支，其中又包括靜態圖像和動態視頻兩個類別，兩個分支的樣本都基于通過人工拍攝獲得的數字化圖像，標簽也全是靠人工標記，尤其是對視頻打標簽由于其連續性要求及每秒就產生30張圖片，標簽成本更加高昂。另外，在無人駕駛、智慧城市等領域，一旦涉及到需要車禍、火災的樣本，高昂的代價可能導致項目無法執行。

因此，現有技術有待于進一步發展。

發明內容

針對上述技術問題，本發明實施例提供了一種基于計算機圖形技術自動生成人工智能訓練樣本的方法，其方案具體如下：

一種基于計算機圖形技術自動生成人工智能訓練樣本的方法，其中，所述方法包括：

根據所需訓練樣本的需求搭建虛擬場景、調整鏡頭參數；

通過輸入控制參數動態生成訓練樣本；

獲取訓練樣本中包含的特定信息生成相應訓練樣本的標簽。

所述的基于計算機圖形技術自動生成人工智能訓練樣本的方法，其中，所述根據所需訓練樣本的需求搭建虛擬場景具體為：基于真實拍攝的樣本制作三維場景并利用計算機圖形技術建立場景中物品的三維模型，并模擬鏡頭參數，從而通過計算機圖形技術渲染生成逼真的樣本。

所述的基于計算機圖形技術自動生成人工智能訓練樣本的方法，其中，所制作的三維場景中，動態化模擬自然因素、隨機規則、行為法則及鏡頭參數。

所述的基于計算機圖形技術自動生成人工智能訓練樣本的方法，其中，所述通過輸入控制參數動態生成訓練樣本具體為：

基于輸入的控制參數對場景及場景中的對象進行重新構建并渲染，生成樣本圖片。

所述的基于計算機圖形技術自動生成人工智能訓練樣本的方法，其中，控制參數的輸入通過預設規則下的隨機算法隨機生成或者通過輸入預定控制參數生成。

所述的基于計算機圖形技術自動生成人工智能訓練樣本的方法，其中，所述獲取訓練樣本中包含的特定信息生成相應訓練樣本的標簽，具體為：

渲染生成的樣本圖片中包含訓練后人工智能所要識別的特定物品，獲取虛擬場景中該物品的空間位置、在樣本圖片中的區域、物品類型及屬性信息，并利用這些信息自動生成相應樣本圖片的標簽。

所述的基于計算機圖形技術自動生成人工智能訓練樣本的方法，其中，所述渲染生成的樣本圖片中包含訓練后人工智能所要識別的特定物品，獲取虛擬場景中該物品的空間位置、在樣本圖片中的區域、物品類型及屬性信息，并利用這些信息自動生成相應樣本圖片的標簽，具體為：