[发明专利]用于捕获图像的系统和相机设备

权利要求书

1.一种系统，包括：

相机，其可操作以捕获场景的图像；

识别单元，其被配置为识别所述场景的图像中感兴趣的对象；

姿势处理器，其被配置为获得所述场景中的所述感兴趣的对象相对于所述相机的姿势；

场景分析器，其可操作以基于所述感兴趣的对象的获得的姿势和由所述相机捕获的图像中的至少一个，确定与由所述相机以各个姿势捕获的图像相关联的场景质量；

其中，所述场景分析器包括第一机器学习模型，所述第一机器学习模型被训练以确定与由所述相机以各个姿势捕获的图像相关联的所述场景质量；以及

控制器，其被配置为基于在当前姿势下捕获的图像的所述场景质量小于阈值的确定，使所述相机的姿势得到调整。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，使用指示所述场景中的所述感兴趣的对象相对于捕获所述训练图像的所述相机的姿势的姿势数据、和/或感兴趣的对象的训练图像来训练所述第一机器学习模型，其中用各自的场景质量标记所述姿势数据和/或训练图像。

3.根据权利要求2所述的系统，其中，基于所述姿势数据和/或训练图像的来源、以及与所述姿势数据和/或训练图像相关联的用户反馈中的至少一个，将所述姿势数据和/或训练图像标记为具有高场景质量。

4.根据权利要求2或3所述的系统，其中，所述控制器被配置为基于在当前姿势下捕获的图像的所述场景质量小于阈值的确定，调整所述相机的一个或多个固有参数；并且

其中，使用指示为其获得所述姿势数据和/或训练图像的所述相机的一个或多个固有参数的固有数据，进一步训练所述第一机器学习模型。

5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器包括第二机器学习模型，所述第二机器学习模型被训练以确定可能导致捕获具有更高场景质量的所述感兴趣的对象的图像的所述相机的姿势。

6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述第二机器学习模型包括使用深度强化学习训练的代理；并且

其中，所述代理被训练以学习最大化由所述相机捕获的图像的所述场景质量的姿势，通过在多个不同的虚拟场景周围移动并捕获那些场景中感兴趣的对象的虚拟图像来训练所述代理。

7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述第二机器学习模型被配置为通过将所述虚拟图像输入经训练的所述第一机器学习模型，确定与所述虚拟图像相关联的场景质量。

8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述识别单元被配置为识别由所述相机捕获的所述图像所对应的场景类型；并且

其中，所述场景分析器还被配置为基于识别的场景类型，确定与所述相机在各个姿势下捕获的图像相关联的场景质量。

9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述识别单元包括第三机器学习模型，所述第三机器学习模型被训练以识别由所述相机捕获的图像所对应的场景类型，使用不同场景类型的图像和对应的场景标识符训练所述第三机器学习模型。

10.根据权利要求1所述的系统，其中，所述感兴趣的对象包括场景中的角色，并且其中，使用场景中角色的姿势数据和/或训练图像来训练所述场景质量模型。

11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述感兴趣的对象包括多个角色，所述系统包括：

输入单元，其可操作以接收来自用户的输入，所述输入指示将包括在所述捕获图像中的一个或多个角色；并且

其中，所述场景分析器被配置为基于将包括在所述捕获图像中的所述角色的3D姿势和/或由所述相机捕获的所述图像来确定场景质量。