[发明专利]一种神经网络模型训练样本采集方法、装置、终端及介质

权利要求书

1.一种神经网络模型训练样本采集方法，其特征在于，应用于终端，该方法包括：

针对待采集样本的物品，确定所述物品的三维模型；

将所述三维模型输入到仿真模拟模型中，基于所述仿真模拟模型的仿真模拟环境，模拟多个不同角度下手持物品的操作，并基于模拟的每个操作获取所述物品在模拟的每个角度下的样本图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对待采集样本的物品，确定所述物品的三维模型包括：

针对待采集样本的物品，根据采集到的所述物品的多张第一图像，确定所述物品的三维模型，其中所述多张第一图像为在多个不同角度下采集到的所述物品的图像。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，采集所述物品的多张第一图像包括：

控制放置有所述物品的转盘按照设定角度进行旋转，并

在每次控制所述转盘旋转后对所述物品进行图像采集，得到所述物品当前的第一图像。

4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第一图像包括第一深度图像和/或第一彩色图像。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述仿真模拟模型的仿真模拟环境，模拟多个不同角度下手持物品的操作，并基于模拟的每个操作获取所述物品在模拟的每个角度下的样本图像包括：

基于所述仿真模拟模型的仿真模拟环境，针对所述仿真模拟环境中的每种光线机制，模拟在该种光线机制的多个不同角度下手持物品的操作，并基于模拟的每个操作获取所述物品在模拟的该种光线机制的每个角度下的样本图像。

6.如权利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述基于模拟的每个操作获取所述物品在模拟的每个角度下的样本图像后，所述方法还包括：

针对所述物品的每个样本图像，识别该样本图像的特征信息；

将识别到的所述物品的每个特征信息保存为所述物品的样本特征集合。

7.一种神经网络模型训练样本采集装置，其特征在于，应用于终端，该装置包括：

确定模块，用于针对待采集样本的物品，确定所述物品的三维模型；

获取模块，用于将所述三维模型输入到仿真模拟模型中，基于所述仿真模拟模型的仿真模拟环境，模拟多个不同角度下手持物品的操作，并基于模拟的每个操作获取所述物品在模拟的每个角度下的样本图像。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于针对待采集样本的物品，根据采集到的所述物品的多张第一图像，确定所述物品的三维模型，其中所述多张第一图像为在多个不同角度下采集到的所述物品的图像。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述确定模块，还用于控制放置有所述物品的转盘按照设定角度进行旋转，并在每次控制所述转盘旋转后对所述物品进行图像采集，得到所述物品当前的第一图像。

10.如权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述第一图像包括第一深度图像和/或第一彩色图像。

11.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块，具体用于基于所述仿真模拟模型的仿真模拟环境，针对所述仿真模拟环境中的每种光线机制，模拟在该种光线机制的多个不同角度下手持物品的操作，并基于模拟的每个操作获取所述物品在模拟的该种光线机制的每个角度下的样本图像。

12.如权利要求7或11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

保存模块，用于针对所述物品的每个样本图像，识别该样本图像的特征信息；将识别到的所述物品的每个特征信息保存为所述物品的样本特征集合。