[发明专利]一种用于物体识别的人工智能训练数据集生成的方法在审
| 申请号： | 201810392089.9 | 申请日： | 2018-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN108596259A | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 卞西晗;张连聘;于静 | 申请（专利权）人： | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 孙晶伟 |
| 地址： | 250100 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种用于物体识别的人工智能训练数据集生成的方法，涉及数据仿真技术领域；利用游戏引擎建立所有的变量皆为可控变量的仿真环境，在仿真环境中生成人工智能训练用的物品的3D模型，通过获取物品3D模型的图像或视频流进行数据的获取，并根据当前生成数据的仿真环境和所述物品自动生成数据的标签，将获取的带标签的数据生成用于进行物体识别的人工智能训练数据集；有效提高训练效率，减少训练数据收集的难度，同时提供极高的仿真度以及对显卡的高效利用。 | ||
| 搜索关键词： | 人工智能 训练数据集 仿真环境 物体识别 标签 高效利用 可控变量 生成数据 数据仿真 数据生成 训练数据 训练效率 游戏引擎 自动生成 仿真度 视频流 显卡 图像 | ||
【主权项】：
1.一种用于物体识别的人工智能训练数据集生成的方法，其特征是利用游戏引擎建立所有的变量皆为可控变量的仿真环境，在仿真环境中生成人工智能训练用的物品的3D模型，通过获取物品3D模型的图像或视频流进行数据的获取，并根据当前生成数据的仿真环境和所述物品自动生成数据的标签，将获取的带标签的数据生成用于进行物体识别的人工智能训练数据集。
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