[发明专利]数据处理方法及装置

说明书

本申请公开了一种数据处理方法及装置。该方法包括：获得堆叠状态下的至少两个待标注物体；对所述至少两个待标注物体进行第一渲染处理，得到训练数据，以及对所述至少两个待标注物体进行第二渲染处理，得到监督数据；根据所述训练数据和所述监督数据，得到用于训练神经网络的数据集。还公开了数据处理装置。

技术领域

本申请涉及智能机器人技术领域，尤其涉及一种数据处理方法及装置。

背景技术

随着机器人研究的深入和各方面需求的巨大增长，机器人的应用领域在不断扩大，如：通过机器人抓取物料框中堆叠的物体。通过机器人抓取堆叠的物体首先需要识别待抓取物体在空间中的位姿，再根据识别到的位姿对待抓取物体进行抓取。通过神经网络可对堆叠场景下的物体进行实例分割，并估计得到堆叠物体的位姿，然而训练神经网络需要大量的数据。

通过人工标注的方法，可获得用于训练神经网络的训练数据和监督数据，但该种方法对于不同场景下的堆叠物体，获得训练数据和监督数据的效率及精确率较低。

发明内容

本申请提供了一种数据处理方法及装置，以获取训练数据和监督数据。

第一方面，提供了一种数据处理方法，所述方法包括：获得堆叠状态下的至少两个待标注物体；对所述至少两个待标注物体进行第一渲染处理，得到训练数据，以及对所述至少两个待标注物体进行第二渲染处理，得到监督数据；根据所述训练数据和所述监督数据，得到用于训练神经网络的数据集。

在该方面中，通过对堆叠状态下的待标注物体进行渲染处理，可得到训练数据和监督数据，该训练数据和监督数据训练用于训练神经网络，得到训练后的神经网络。基于训练后的神经网络可获得输入的图像中每个像素点所属物体的编号、每个像素点所属物体的质心的三维坐标、每个像素点所属物体的位姿。

在一种可能实现的方式中，所述对所述至少两个待标注物体进行第一渲染处理，得到训练数据，包括：对所述至少两个待标注物体进行渲染处理，得到深度图；获取用于进行所述渲染处理的采集设备在世界坐标系下的坐标；根据所述深度图中的深度数据以及所述采集设备在世界坐标系下的坐标，得到所述训练数据。

在该种可能实现的方式中，通过对待标注物体进行渲染处理可得到深度图，再基于深度图可得到的点云数据。将点云数据作为训练数据，可使后续基于点云数据训练得到神经网络能通过对点云数据进行处理得到深度图中每个像素点所属物体的编号、每个像素点所属物体的质心的三维坐标、每个像素点所属物体的姿态。

在另一种可能实现的方式中，所述对所述至少两个待标注物体进行渲染处理，得到深度图，包括：确定每个所述待标注物体中的像素点到相机平面的距离，其中所述相机平面为过所述相机的光心且与所述相机的光轴垂直的平面；将所述距离作为所述待标注物体的像素点的深度数据，得到所述深度图。

在该种可能实现的方式中，根据待标注物体中的像素点到相机平面的距离对所有待标注物体进行渲染处理，可得到待标注物体中的像素点的深度数据，进而得到深度图。

在又一种可能实现的方式中，所述对所述至少两个待标注物体进行第一渲染处理，得到训练数据，还包括：对每个所述待标注物体进行反光渲染处理，得到所述训练数据。

在该种可能实现的方式中，通过对待标注物体进行反光渲染处理可得到训练数据，可使后续基于真实图像(即使用真实相机拍摄得到的图像)训练得到神经网络能通过对真实图像进行处理得到真实图像中每个像素点所属物体的编号、每个像素点所属物体的质心的三维坐标、每个像素点所属物体的姿态。

在又一种可能实现的方式中，所述对所述至少两个待标注物体进行反光渲染处理，得到所述训练数据，包括：调整用于所述反光渲染处理的光源的光照和/或调整用于所述反光渲染处理的相机的位置和/或调整每个所述待标注物体的表面纹理，得到反光渲染处理条件；基于所述反光渲染处理条件对每个所述待标注物体进行反光渲染处理，得到所述训练数据。