[发明专利]一种三维合成场景数据生成系统和方法

说明书

本发明公开了一种三维合成场景数据生成系统和方法，包括存储有三维室内场景模型的数据库，场景获取模块，用于接收上传的三维室内场景或基于筛选条件从数据库中筛选三维室内场景并可视化呈现；实体标签化模块，用于对三维室内场景进行实体划分和实体语义标签化；实体随机化模块，用于基于随机化指令对场景灯光、场景实体以及实体材质随机化，生成多种三维室内场景；渲染模块，用于基于自定义渲染相机属性实现对三维室内场景的渲染，获得渲染图；后处理模块，用于基于后处理指令对渲染图进行后处理，获得满足需求的数据集。在保护原始模型数据安全的基础上，快速生成各种类型的高质量数据，以满足各种需求。

技术领域

本发明涉及数据生成技术领域，具体涉及一种三维合成场景数据生成系统和方法。

背景技术

随着深度学习在各领域的快速发展，数据在人工智能领域各工业界及学术界对高质量训练数据的需求越来越大，现有的训练数据集生成方法也很多，如申请公布号为CN112200158A公开的一种训练数据生成方法及系统，再如申请公布号为CN111859857A公开的一种基于标注文本的训练数据集生成方法。

在基于深度学习的场景认知领域中，更加强烈地需求高质量的训练数据。主流的训练数据如Matterport3D等数据集，其采集方法往往是使用硬件进行真实场景的三维场景重建、分割及标注。但是这类数据的采集成本高、标注困难，且不利于编辑。

事实上，在自动驾驶领域里，结合虚拟三维数据的仿真训练平台在领域发展过程中扮演着一个非常重要的角色，不断提升了训练的效率也避免了安全等问题。而在室内场景认知领域，业界也大量地基于计算机图形学来生成合成数据集，如SUNCG等数据集。

尽管合成数据集近年来备受关注，但其依然有诸多问题。首先，三维场景中各物体的摆放及材质灯光等设计往往不够真实，与真实场景存在一定偏差，从而不利于训练算法的提升；其次，目前主流的开源三维场景数据集在渲染结果上并不真实，且由于目前开放的三维数据集往往在数据量上非常有限，制约着合成数据集的数量；另外，数据资产在商业公司中往往是核心，特别是针对用户上传的数据资产，直接开源往往不太现实，经常伴随着数据版权问题的出现。

发明内容

鉴于上述，本发明的目的是提供一种三维合成场景数据生成系统和方法，在保护原始模型数据安全的基础上，快速生成各种类型的高质量数据，以满足各种需求。

为实现上述发明目的，本发明实施例提供了一种三维合成场景数据生成系统，包括存储有三维室内场景模型的数据库，还包括：

场景获取模块，用于接收上传的三维室内场景或基于筛选条件从数据库中筛选三维室内场景并可视化呈现；

实体标签化模块，用于对三维室内场景进行实体划分和实体语义标签化；

实体随机化模块，用于基于随机化指令对场景灯光、场景实体以及实体材质随机化，生成多种三维室内场景；

渲染模块，用于基于自定义渲染相机属性实现对三维室内场景的渲染，获得渲染图；

后处理模块，用于基于后处理指令对渲染图进行后处理，获得满足需求的数据集。

为实现上述发明目的，本发明实施例提供了一种三维合成场景数据生成方法，所述方法应用上述三维合成场景数据生成系统，包括以下步骤：

步骤1，利用场景获取模块获取三维室内场景并可视化呈现；

步骤2，利用实体标签化模块对获取的三维室内场景进行实体划分和实体语义标签化；

步骤3，利用实体随机化模块基于随机化指令对场景灯光、场景实体以及实体材质随机化，生成多种三维室内场景；

步骤4，利用渲染模块基于自定义渲染相机属性实现对三维室内场景的渲染，获得渲染图；