[发明专利]自动建立物件辨识模型的方法

说明书

本发明涉及一种自动建立物件辨识模型的方法。方法是经由影像采集装置对实体物件的外观的不同视角进行拍摄以获得多张样本影像，设定多张样本影像的识别信息，依据供应商选择操作选择多个云端服务供应商的其中之一，传送多张样本影像及识别信息至所选择的云端训练服务供应商的云端服务器以使云端服务器对多张样本影像执行学习训练，及自云端服务器接收对应识别信息的物件辨识模型。本发明可大幅缩短开发时间，并大幅提升研发效率。

技术领域

本发明涉及物件辨识领域，并特别涉及一种自动建立物件辨识模型的方法。

背景技术

于现有技术中，当欲对特定实体物件进行物件辨识时，研发人员必须经由反覆观察实体物件来自行归纳用以辨识此实体物件的辨识规则，这会耗费大量开发时间，并大幅降的研发效率。

有鉴于此，目前急需一种可自动建立物件辨识模型的方法被提出。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明目的在于提供一种自动建立物件辨识模型的方法，可供使用者选择适合的云端服务供应商来自动产生物件辨识模型。

于一实施例中，一种自动建立物件辨识模型的方法，包括以下步骤：

a)于一训练模式下经由一第一影像采集装置对一第一实体物件的外观的不同视角进行拍摄以获得多张样本影像；

b)设定该多张样本影像的一识别信息，其中该识别信息是用以描述该第一实体物件；

c)依据一供应商选择操作选择多个云端服务供应商的其中之一；

d)传送该多张样本影像及该识别信息至所选择的该云端训练服务供应商的一云端服务器以使该云端服务器对该多张样本影像执行一学习训练；及

e)自该云端服务器接收对应该识别信息的一物件辨识模型。

于一实施例中，该自动建立物件辨识模型的方法还包括以下步骤：

f1)于一辨识模式下经由一第二影像采集装置拍摄一第二实体物件以取得一检测影像；及

f2)依据该物件辨识模型对该检测影像执行一物件辨识处理以判断该第二实体物件是否属于该识别信息。

于一实施例中，该步骤a)包括以下步骤：

a1)进入该训练模式；

a2)控制放置该第一实体物件的一拍摄架转动一预设角度；

a3)控制固定设置的各该第一影像采集装置拍摄该第一实体物件以获得该样本影像；及

a4)重复执行该步骤a2)至该步骤a3)直到该实体物件的所有该视角拍摄完成。

于一实施例中，于该步骤c)之后，该步骤d)之前还包括以下步骤：

g1)依据所选择的该云端服务供应商选择多个前置处理的至少其中之一；及

g2)对该多张样本影像执行所选择的该前置处理；

其中，该步骤d)是传送处理后的该多张样本影像及该识别信息至该云端服务器。

于一实施例中，该多个前置处理包括一底色抽换处理及一物件框选处理。

于一实施例中，该多个云端服务供应商包括Microsoft Azure CustomVisionService及Google Cloud AutoML Vision。

于一实施例中，于该步骤e)之前还包括以下步骤：

h1)依据该物件辨识模型对该多张样本影像分别执行一物件辨识处理以判断各该样本影像是否属于该识别信息；及