[發(fā)明專利]視覺感知以及感知網(wǎng)絡訓練方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010530027.7
• 申請日: 2020-06-11
• 公開（公告）號: CN111785085B
• 公開（公告）日: 2021-08-27
• 發(fā)明（設計）人: 周彬;劉宗岱;趙沁平;吳洪宇
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產(chǎn)權代理有限公司 11205
• 代理人: 張娜;劉芳

本申請?zhí)峁┝艘环N視覺感知以及感知網(wǎng)絡訓練方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)，視覺感知方法通過利用感知網(wǎng)絡對獲取的待感知圖像進行識別，以確定感知目標以及感知目標的位姿狀態(tài)，最后根據(jù)預設控制算法以及位姿狀態(tài)確定控制指令，以使待控制對象根據(jù)控制指令確定對于感知目標的處理策略。實現(xiàn)了對感知目標的運動部件的位姿感知，達到了細化感知粒度，加深對物體局部運動進行解析與理解的技術效果。感知網(wǎng)絡的訓練方法通過獲取圖像數(shù)據(jù)以及模型數(shù)據(jù)，然后利用預設編輯算法，根據(jù)二維圖像以及三維模型，生成編輯圖像，最后根據(jù)編輯圖像以及標注，對待訓練感知網(wǎng)絡進行訓練，以確定感知網(wǎng)絡。實現(xiàn)了更快生成更真實且域差異更小的訓練圖像的技術效果。

技術領域

本申請涉及目標檢測領域，尤其涉及一種視覺感知以及感知網(wǎng)絡訓練方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)。

背景技術

目標檢測(Object Detection)是計算機視覺領域的一個基本問題，在非受控自然場景當中，快速準確地定位和識別特定的目標是許多人工智能應用場景的重要功能基礎。視覺感知就是目標檢測的一種應用。

現(xiàn)有的視覺感知技術一般是通過基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的視覺感知系統(tǒng)在圖像上進行檢測，得到實例分割，即僅能得到感知目標，以及對感知目標的整體進行位姿估計，在本領域中稱上述情況為：依靠包圍盒以及輪廓對物體進行淺層的理解。

然而在實際的應用場景中，對目標整體的感知仍不足以使得人工智能采取足夠的應對策略，例如：在自動駕駛場景中，當一輛車停在路邊打開車門時，這時很可能有人將會下車，但是由于僅感知到了車輛整體，以及車輛停在路邊，自動駕駛車輛無法做出避免碰撞下車人員的響應。也就是說現(xiàn)有技術存在感知粒度過大，導致不能對物體局部運動進行解析與理解的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本申請?zhí)峁┮环N視覺感知以及感知網(wǎng)絡訓練方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)，以解決現(xiàn)有技術中感知粒度過大，導致不能對物體局部運動進行解析與理解的問題。

第一方面，本申請?zhí)峁┮环N視覺感知方法，包括：

獲取待感知圖像，所述待感知圖像包含至少一個目標對象；

利用感知網(wǎng)絡對所述待感知圖像進行識別，以確定感知目標以及所述感知目標的位姿狀態(tài)，其中，所述感知目標為所述位姿狀態(tài)符合預設屬性的目標對象；

根據(jù)預設控制算法以及所述位姿狀態(tài)確定控制指令，以使待控制對象根據(jù)所述控制指令確定對于所述感知目標的處理策略。

可選的，所述利用感知網(wǎng)絡對所述待感知圖像進行識別，以確定感知目標以及所述感知目標的位姿狀態(tài)，包括：

對所述待感知圖像進行特征提取，以確定所述待感知圖像的特征；

利用分類器對所述特征進行分類，以確定所述感知目標；

利用回歸子網(wǎng)絡確定所述感知目標的所述位姿狀態(tài)。

在一種可能的設計中，所述利用回歸子網(wǎng)絡確定所述感知目標的所述位姿狀態(tài)，包括：

確定預設數(shù)據(jù)庫中與所述感知目標相匹配的運動部件；

利用回歸子網(wǎng)絡，根據(jù)所述運動部件以及所述運動部件對應的標準狀態(tài)，確定所述運動部件的狀態(tài)概率；

根據(jù)所述狀態(tài)概率確定所述感知目標的所述位姿狀態(tài)，所述位姿狀態(tài)包括狀態(tài)向量。

可選的，所述感知目標包括：車輛。

在一種可能的設計中，根據(jù)預設控制算法以及所述位姿狀態(tài)確定控制指令，包括：

根據(jù)預設自動駕駛控制算法以及所述位姿狀態(tài)確定所述控制指令，以使待控制車輛根據(jù)所述控制指令減速或避讓所述感知目標。