[发明专利]深度学习缺陷数据集方法、系统及电子设备在审
| 申请号： | 201811220076.X | 申请日： | 2018-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN109523640A | 公开（公告）日： | 2019-03-26 |
| 发明（设计）人： | 苏波;徐泽明;王来华 | 申请（专利权）人： | 深圳增强现实技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T19/20 | 分类号： | G06T19/20;G06T15/50;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市德锦知识产权代理有限公司 44352 | 代理人： | 丁敬伟 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市西乡街道宝源*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明揭示了一种深度学习缺陷数据集方法、系统及电子设备，属于计算机应用技术领域。所述方法包括：获取三维物体模型；将所述三维物体模型导入虚拟场景中，得到虚拟物体场景；通过着色器对所述虚拟物体场景中的三维物体模型进行缺陷修改，并随机修改虚拟物体场景的环境参数，从而得到不同的虚拟物体场景；采集经过修改后的所述虚拟物体场景在不同相机参数下的图片，形成深度学习缺陷数据集。上述深度学习缺陷数据集方法、系统及电子设备能够实现深度学习缺陷数据集的快速构建，降低了构建缺陷数据集的时间成本，并且缺陷数据集中的缺陷图片丰富全面，保证了后续进行深度学习识别时的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 缺陷数据 虚拟物体 三维物体模型 场景 电子设备 学习 计算机应用技术 环境参数 快速构建 缺陷图片 时间成本 相机参数 虚拟场景 着色器 构建 采集 保证 图片 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习缺陷数据集的构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取三维物体模型；将所述三维物体模型导入虚拟场景中，得到虚拟物体场景；通过着色器对所述虚拟物体场景中的三维物体模型进行缺陷修改，并随机修改所述虚拟物体场景的环境参数；采集经过修改后的所述虚拟物体场景在不同相机参数下的图片，形成深度学习缺陷数据集。
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