[发明专利]用于训练对象检测系统的人工图像生成

权利要求书

1.一种方法，包括：

由设备获取机器(120)的机器模型(202)和所述机器(120)的所述机器模型(202)的相关联的运动数据；

由所述设备将所述机器模型(202)渲染到与一组特征相关联的渲染环境中；

由所述设备基于将所述机器模型(202)渲染到所述渲染环境中来捕获所述机器模型(202)和所述渲染环境的一组图像，

其中所述一组图像基于基于所述相关联的运动数据或所述一组特征改变所述机器模型(202)的位置中的至少一个而改变；

由所述设备基于所述机器模型(202)在所述渲染环境内相对于所述渲染环境内的图像捕获取向的所述位置来确定所述机器模型(202)和所述渲染环境的所述一组图像的边界框数据；以及

由所述设备提供所述机器模型(202)和所述渲染环境的所述一组图像以及所述边界框数据作为用于对象检测的数据集。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

将所述数据集划分为训练数据集和验证数据集；

基于所述一组图像的第一子集和所述训练数据集的边界框数据的对应第一子集来训练对象检测系统以检测成像数据中的对象；

使用所述一组图像的第二子集和所述验证数据集的边界框数据的对应第二子集来验证所述对象检测系统；以及

提供所述对象检测系统以针对对应于所述机器(120)的所述机器模型(202)的所述机器(120)执行对象检测。

3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，进一步包括：

基于所述相关联的运动数据改变所述机器模型(202)相对于所述渲染环境的所述位置；以及

其中捕获所述一组图像包括：

基于改变所述机器模型(202)的所述位置来捕获所述一组图像。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，进一步包括：

改变所述一组特征；

基于改变所述一组特征来重新渲染所述渲染环境或所述机器模型(202)中的至少一个；以及

其中捕获所述一组图像包括：

基于重新渲染所述渲染环境或所述机器模型(202)中的至少一个来捕获所述一组图像。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中所述一组特征包括以下各项中的至少一项：

所述渲染环境的类型，

所述渲染环境的照明条件，

所述渲染环境的天气条件，或

所述机器模型(202)的机器磨损条件。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中确定所述边界框数据包括：

针对所述一组图像中的特定图像，基于与所述机器模型(202)相关联的数据，确定所述机器模型(202)的要针对其执行对象检测的部分相对于所述渲染环境的位置；以及

针对所述特定图像，基于所述机器模型(202)的所述部分的所述位置，确定所述机器模型(202)的所述部分的边界框的位置。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中所述边界框数据包括像素级分割数据。