[发明专利]用于减少机器学习中的数据存储的系统和方法

权利要求书

1.一种减小存储在车辆存储设备上的机器学习数据的大小的方法，所述方法包括：

由处理器接收包括三维模型的数据；

由所述处理器分析所述三维模型内的场景以识别感兴趣的对象和一个或多个附加对象；

由所述处理器将所述感兴趣的对象和所述一个或多个附加对象捕获为多个二维图像；

由所述处理器从所述多个二维图像中去除所述一个或多个附加对象以获得多个裁剪后的二维图像；

由所述处理器在所述车辆存储设备中存储所述多个裁剪后的二维图像；

由所述处理器从图像传感器接收背景图像，所述背景图像包括围绕所述感兴趣的对象的背景；

由所述处理器基于所述背景的一个或多个属性对所述背景图像进行分类；

由所述处理器将所述一个或多个属性中的选定属性添加到所述多个裁剪后的二维图像；

由所述处理器根据所述多个裁剪后的二维图像和所述选定属性合成一个或多个合成图像；以及

由所述处理器用所述选定属性的确切位置来注释所述一个或多个合成图像。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个属性中的所述选定属性是天气属性、照明属性和着色属性中的至少一项。

3.如权利要求1所述的方法，其中，注释包括围绕所述选定属性构造边界框。

4.如权利要求3所述的方法，其中，注释包括使用所述选定属性的像素级注释。

5.如权利要求1所述的方法，其中，去除所述一个或多个附加对象包括从多个背景属性中选择所述一个或多个附加对象。

6.如权利要求5所述的方法，其中，所述多个背景属性是从道路宽度、道路角度和周围车辆的角度中选择的。

7.一种用于减少用于容纳机器学习中的训练数据的数据存储的量的系统，所述系统包括：

处理器；

通信地耦合到所述处理器的图像传感器，其中所述图像传感器捕获多个背景图像；以及

非暂时性处理器可读存储介质，所述非暂时性处理器可读存储介质在其上包括一个或多个编程指令，所述一个或多个编程指令当被执行时，使所述处理器：

由所述处理器接收包括三维模型的数据；

由所述处理器分析所述三维模型内的场景以识别感兴趣的对象和一个或多个附加对象；

由所述处理器将所述感兴趣的对象和所述一个或多个附加对象捕获为多个二维图像；

由所述处理器从所述多个二维图像中去除所述一个或多个附加对象以获得多个裁剪后的二维图像；

由所述处理器在车辆存储设备中存储所述多个裁剪后的二维图像；

由所述处理器从所述图像传感器接收背景图像，所述背景图像包括围绕所述感兴趣的对象的背景；

由所述处理器基于所述背景的一个或多个属性对所述背景图像进行分类；

由所述处理器将所述一个或多个属性中的选定属性添加到所述多个裁剪后的二维图像；

由所述处理器根据所述多个裁剪后的二维图像和所述选定属性合成一个或多个合成图像；以及

由所述处理器用所述选定属性的确切位置来注释所述一个或多个合成图像。

8.如权利要求7所述的系统，其中，使所述处理器通过至少围绕所述选定属性构造边界框来注释所述一个或多个合成图像。

9.如权利要求7所述的系统，其中，使所述处理器通过至少使用所述选定属性的像素级注释来注释所述一个或多个合成图像。

10.如权利要求7所述的系统，其中，使所述处理器通过至少从多个背景属性中选择所述附加对象来去除所述一个或多个附加对象。

11.如权利要求10所述的系统，其中，所述多个背景属性是从道路宽度、道路角度和周围车辆的角度中选择的。

12.一种用于减少用于容纳机器学习中的训练数据的数据存储的量的系统，所述系统包括：

第一处理器；

通信地耦合到所述第一处理器的图像传感器；

通信地耦合到所述第一处理器并且在所述第一处理器外部的第二处理器；

非暂时性处理器可读存储介质，所述非暂时性处理器可读存储介质在其上包括一个或多个编程指令，所述一个或多个编程指令当被执行时，使所述第一处理器：

接收包括三维模型的数据；

分析所述三维模型内的场景以识别感兴趣的对象和一个或多个附加对象；

将所述感兴趣的对象和所述一个或多个附加对象捕获为多个二维图像；

将所述多个二维图像发送到所述第二处理器；

从所述第二处理器接收指示所述多个二维图像是真实图像的信号；

从所述多个二维图像中去除所述一个或多个附加对象，以获得多个裁剪后的二维图像；

在车辆存储设备中存储所述多个裁剪后的二维图像；

从所述图像传感器接收背景图像，所述背景图像包括围绕所述感兴趣的对象的背景；

基于所述背景的一个或多个属性对所述背景图像进行分类；

将所述一个或多个属性中的选定属性添加到所述多个裁剪后的二维图像；

根据所述多个裁剪后的二维图像和所述选定属性合成一个或多个合成图像；以及

用所述选定属性的确切位置来注释所述一个或多个合成图像。