[發(fā)明專利]基于計算機圖形技術(shù)自動生成人工智能訓(xùn)練樣本的方法

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• 申請日: 2018-11-26
• 公開（公告）號: CN109635853A
• 公開（公告）日: 2019-04-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 勾佳祺
• 申請（專利權(quán)）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(chǎn)權(quán)代理有限公司 44405
• 代理人: 盧杏艷

本發(fā)明公開了一種基于計算機圖形技術(shù)自動生成人工智能訓(xùn)練樣本的方法，所述方法包括：根據(jù)所需訓(xùn)練樣本的需求搭建虛擬場景、調(diào)整鏡頭參數(shù)；通過輸入控制參數(shù)動態(tài)生成訓(xùn)練樣本；獲取訓(xùn)練樣本中包含的特定信息生成相應(yīng)訓(xùn)練樣本的標(biāo)簽。本發(fā)明基于計算機圖形技術(shù)自動生成人工智能訓(xùn)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(xùn)練過程中需要的圖像、視頻樣本及標(biāo)簽，并且通過可視化引擎實現(xiàn)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(biāo)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(xùn)練樣本獲取成本，具有廣闊的市場前景。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機圖形技術(shù)和人工智能領(lǐng)域，尤其涉及一種基于計算機圖形技術(shù)自動生成人工智能訓(xùn)練樣本的方法。

背景技術(shù)

人工智能依靠對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練獲得對結(jié)果進行預(yù)測的能力，而訓(xùn)練本身依賴大量的已知結(jié)果的樣本，大量樣本數(shù)據(jù)的獲取本身就是制約人工智能發(fā)展的一個瓶頸，而在獲得預(yù)測模型前，標(biāo)記結(jié)果(又稱打標(biāo)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(fā)展和應(yīng)用。

圖像識別是人工智能的一大分支，其中又包括靜態(tài)圖像和動態(tài)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(shù)字化圖像，標(biāo)簽也全是靠人工標(biāo)記，尤其是對視頻打標(biāo)簽由于其連續(xù)性要求及每秒就產(chǎn)生30張圖片，標(biāo)簽成本更加高昂。另外，在無人駕駛、智慧城市等領(lǐng)域，一旦涉及到需要車禍、火災(zāi)的樣本，高昂的代價可能導(dǎo)致項目無法執(zhí)行。

因此，現(xiàn)有技術(shù)有待于進一步發(fā)展。

發(fā)明內(nèi)容

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

一種基于計算機圖形技術(shù)自動生成人工智能訓(xùn)練樣本的方法，其中，所述方法包括：

根據(jù)所需訓(xùn)練樣本的需求搭建虛擬場景、調(diào)整鏡頭參數(shù)；

通過輸入控制參數(shù)動態(tài)生成訓(xùn)練樣本；

獲取訓(xùn)練樣本中包含的特定信息生成相應(yīng)訓(xùn)練樣本的標(biāo)簽。

所述的基于計算機圖形技術(shù)自動生成人工智能訓(xùn)練樣本的方法，其中，所述根據(jù)所需訓(xùn)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(shù)建立場景中物品的三維模型，并模擬鏡頭參數(shù)，從而通過計算機圖形技術(shù)渲染生成逼真的樣本。

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

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

基于輸入的控制參數(shù)對場景及場景中的對象進行重新構(gòu)建并渲染，生成樣本圖片。

所述的基于計算機圖形技術(shù)自動生成人工智能訓(xùn)練樣本的方法，其中，控制參數(shù)的輸入通過預(yù)設(shè)規(guī)則下的隨機算法隨機生成或者通過輸入預(yù)定控制參數(shù)生成。

所述的基于計算機圖形技術(shù)自動生成人工智能訓(xùn)練樣本的方法，其中，所述獲取訓(xùn)練樣本中包含的特定信息生成相應(yīng)訓(xùn)練樣本的標(biāo)簽，具體為：

渲染生成的樣本圖片中包含訓(xùn)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(qū)域、物品類型及屬性信息，并利用這些信息自動生成相應(yīng)樣本圖片的標(biāo)簽。

所述的基于計算機圖形技術(shù)自動生成人工智能訓(xùn)練樣本的方法，其中，所述渲染生成的樣本圖片中包含訓(xùn)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(qū)域、物品類型及屬性信息，并利用這些信息自動生成相應(yīng)樣本圖片的標(biāo)簽，具體為：