[發(fā)明專利]一種基于無人貨柜場景的仿真空間模型訓練數(shù)據(jù)生成方法

在審

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• 申請日: 2020-09-18
• 公開（公告）號: CN112149348A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發(fā)明（設計）人: 程楊武;鄧博洋
• 申請（專利權(quán)）人: 北京每日優(yōu)鮮電子商務有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06K9/62;G06T15/00;G06T17/00;G06T19/00
• 代理公司: 北京華專卓海知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 11664
• 代理人: 王一

本發(fā)明提供了一種基于無人貨柜場景的仿真空間模型訓練數(shù)據(jù)生成方法。所述方法包括搭建場景；對物品進行建模，并將建模后的物品放置于場景中，得到仿真空間模型；調(diào)整仿真空間模型的擾動因素，生成仿真空間模型的訓練數(shù)據(jù)。以此方式，對于智能柜場景訓練人工智能模型的數(shù)據(jù)自動化生成提供了完整的可行的解決方案，減少人工成本，大大加快采集標注的時間；模型對于學習的品類擁有比采用人工采集更高的識別率，模型的識別能力更強；采用模擬數(shù)據(jù)代替真實數(shù)據(jù)在真實場景取得95％以上的商業(yè)級精度，模擬數(shù)據(jù)更精準，更貼近于真實數(shù)據(jù)。

技術領域

本發(fā)明的實施例一般涉及人工智能和三維建模領域，并且更具體地，涉及基于無人貨柜場景的仿真空間模型訓練數(shù)據(jù)生成方法。

背景技術

采用人工智能技術實現(xiàn)智能柜自動準確識別商品，需要訓練檢測模型，檢測模型負責對商品進行識別，訓練檢測模型需要成千上萬的數(shù)據(jù)驅(qū)動。為了獲得用于訓練模型的數(shù)據(jù)，常常需要大量的人力進行采集標注，近年逐漸出現(xiàn)了用計算機自動生成的模擬數(shù)據(jù)代替虛擬數(shù)據(jù)的趨勢，比如采用游戲引擎模擬相似的場景，采用3D軟件建模模仿真實物體，為了在節(jié)約人力成本的同時，大大提高數(shù)據(jù)生成效率，也有助于提高數(shù)據(jù)精度。但是計算機自動生成的模擬數(shù)據(jù)面臨以下問題：

1、模擬數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)存在布景偏差，比如模擬場景和真實復雜的場景中布置和物品擺放很難完全一致，很難保證訓練后的檢測模型對于各種各樣的實際場景都有很高的識別率；

2、模擬數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)存在真實度偏差，模擬場景和模型往往不夠真實，因為建立高仿真模型具有較高的專業(yè)性和較大的工作量，很多情況模擬的場景和模型的真實度較差；

3、模擬數(shù)據(jù)用于訓練沒有通用的方案設計模擬數(shù)據(jù)的生成方式。

目前采用模擬數(shù)據(jù)代替真實數(shù)據(jù)在真實場景取得的精度大部分都在70％-90％之間，無法準確的替代真實數(shù)據(jù)使用。

發(fā)明內(nèi)容

根據(jù)本發(fā)明的實施例，提供了一種基于無人貨柜場景的仿真空間模型訓練數(shù)據(jù)生成方案。

在本發(fā)明的第一方面，提供了一種基于無人貨柜場景的仿真空間模型訓練數(shù)據(jù)生成方法。該方法包括：

搭建場景，所述場景包括仿真場景或圖片場景，所述仿真場景包括通過渲染搭建的柜內(nèi)外模擬場景，所述圖片場景包括通過圖像采集設備采集到的柜內(nèi)外真實場景；

對物品進行建模，并將建模后的物品放置于所述場景中，得到仿真空間模型；所述物品包括目標商品，且每一目標商品的展示部分不小于展示閾值；

調(diào)整仿真空間模型的擾動因素，生成仿真空間模型的訓練數(shù)據(jù)。

進一步地，所述物品還包括遮擋物和/或非目標商品，所述遮擋物用于對所述目標商品的展示部分進行遮擋。

進一步地，所述仿真空間模型包括：

背景層，用于加載所述場景；

商品層，用于加載所述目標商品；

前景層，用于加載所述遮擋物和/或非目標商品。

進一步地，還包括：

設置所述商品層中所述目標商品之間的第一遮擋關系最大值，使所述商品層中的目標商品被遮擋的部分不超過所述第一遮擋關系最大值；

設置所述前景層中所述遮擋物與目標商品的第二遮擋關系最大值，使所述前景層中的目標商品被遮擋的部分不超過所述第二遮擋關系最大值。

進一步地，所述對物品進行建模，包括：

計算物品表面的反光率，將反光率小于預設反光率閾值的物品作為第一類物品，反光率不小于預設反光率閾值的物品作為第二類物品，對物品進行分類；