[发明专利]一种用于物体识别的人工智能训练数据集生成的方法在审
| 申请号： | 201810392089.9 | 申请日： | 2018-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN108596259A | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 卞西晗;张连聘;于静 | 申请（专利权）人： | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 孙晶伟 |
| 地址： | 250100 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 人工智能 训练数据集 仿真环境 物体识别 标签 高效利用 可控变量 生成数据 数据仿真 数据生成 训练数据 训练效率 游戏引擎 自动生成 仿真度 视频流 显卡 图像 | ||
1.一种用于物体识别的人工智能训练数据集生成的方法，其特征是
利用游戏引擎建立所有的变量皆为可控变量的仿真环境，在仿真环境中生成人工智能训练用的物品的3D模型，通过获取物品3D模型的图像或视频流进行数据的获取，并根据当前生成数据的仿真环境和所述物品自动生成数据的标签，将获取的带标签的数据生成用于进行物体识别的人工智能训练数据集。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是游戏引擎建立所有的变量皆为可控变量的仿真环境，在仿真环境中生成人工智能训练用的物品的3D模型，通过调整仿真环境的参数，获取物品3D模型的图像或视频流的数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征是根据仿真环境中生成人工智能训练用的物品的3D模型改变仿真环境的参数，获取物品3D模型的图像或视频流的数据。
4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征是根据游戏引擎在当前生成数据的仿真环境中设定的所述物品的参数自动生成数据的标签。
5.一种用于物体识别的人工智能训练数据集生成的系统，其特征是基于游戏引擎，利用游戏引擎建立所有的变量皆为可控变量的仿真环境，在仿真环境中生成人工智能训练用的物品的3D模型，通过获取物品3D模型的图像或视频流进行数据的获取，并根据当前生成数据的仿真环境和所述物品自动生成数据的标签，将获取的带标签的数据生成用于进行物体识别的人工智能训练数据集。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征是游戏引擎建立所有的变量皆为可控变量的仿真环境，在仿真环境中生成人工智能训练用的物品的3D模型，通过调整仿真环境的参数，获取物品3D模型的图像或视频流的数据。
7.根据权利要求5所述的系统，其特征是游戏引擎根据仿真环境中生成人工智能训练用的物品的3D模型改变仿真环境的参数，获取物品3D模型的图像或视频流的数据。
8.根据权利要求5-7任一所述的系统，其特征是根据游戏引擎在当前生成数据的仿真环境中设定的所述物品的参数自动生成数据的标签。
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