[发明专利]虚拟图像的生成方法、装置、设备、介质及产品在审
申请号: | 202210780030.3 | 申请日: | 2022-07-04 |
公开(公告)号: | CN115082795A | 公开(公告)日: | 2022-09-20 |
发明(设计)人: | 崔致豪;丁有爽;邵天兰 | 申请(专利权)人: | 梅卡曼德(北京)机器人科技有限公司 |
主分类号: | G06V20/10 | 分类号: | G06V20/10;G06V10/764;B25J9/16 |
代理公司: | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人: | 张芳;臧建明 |
地址: | 100085 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 虚拟 图像 生成 方法 装置 设备 介质 产品 | ||
本公开提供一种虚拟图像的生成方法、装置、设备、介质及产品。其中方法获取待合成图像,所述待合成图像中的物体至少包括真实物体;获取实例组,所述实例组包括至少一个第一实例,所述第一实例包括单个物体的图像;基于所述待合成图像和所述实例组,合成获得虚拟图像,所述虚拟图像中的物体包括所述待合成图像中的物体和所述实例组对应的物体。本方案通过从数据库中选取实例组,并与待合成图像合成虚拟图像,可以为机械手臂训练抓取提供训练数据。
技术领域
本公开涉及人工智能领域,尤其涉及一种虚拟图像的生成方法、装置、设备、介质及产品。
背景技术
随着人工智能技术的发展,其应用领域越来越广。例如伴随网络购物的普及,以物流领域为例,基于人工智能技术可以实现不依赖人工的智能分拣物品,以改善人工分拣的效率和人力成本等问题。
实际应用中,人工智能模型需要基于训练样本进行训练,因此训练样本影响模型的质量。以智能分拣模型为例,如果缺乏充足的训练样本,会导致训练得到的模型灵活程度低,比如只能根据教程完成单一的抓取和安装,无法根据采集的图像中不同的位置的物体做出相应的判断等。因此如何有效扩充训练样本,成为亟待解决的问题。
发明内容
本公开提供一种虚拟图像的生成方法、装置、设备、介质及产品,用来为人工智能模型扩充训练样本。
一方面,本公开提供一种虚拟图像的生成方法,包括:
获取待合成图像,所述待合成图像中的物体至少包括真实物体;
获取实例组,所述实例组包括至少一个第一实例,所述第一实例包括单个物体的图像;
基于所述待合成图像和所述实例组,合成获得虚拟图像,所述虚拟图像中的物体包括所述待合成图像中的物体和所述实例组对应的物体。
在一种实施例中,所述基于所述待合成图像和所述实例组,合成获得虚拟图像,包括:
确定所述实例组对应的物体在所述待合成图像中的放置位置;
检测所述实例组对应的物体在所述放置位置下,与周边的其它物体是否发生碰撞;
若未发生碰撞,则通过将所述实例组对应的物体放置在所述待合成图像中的所述放置位置,合成获得所述虚拟图像。
在一种实施例中,所述获取实例组包括从数据库中获取实例组,所述数据库包括多个实例。
在一种实施例中,所述检测所述实例组对应的物体在所述放置位置下,与周边的其它物体是否发生碰撞之后,还包括:
若发生碰撞,则重新执行所述确定所述实例组对应的物体在所述待合成图像中的放置位置的步骤,直至碰撞检测的次数达到预设的第一阈值时,重新执行获取实例组的步骤,其中重新获取的实例组不同于之前获取的实例组。
在一种实施例中,所述确定所述实例组对应的物体在所述待合成图像中的放置位置,包括:
根据所述待合成图像的图像内容中放置的物体的平均高度,获得所述实例组对应的物体的放置高度,所述放置高度基于所述平均高度和预定的波动范围确定;
在所述放置高度对应的平面上随机选取位置,作为所述实例组对应的物体在所述待合成图像中的放置位置。
在一种实施例中,所述获取待合成图像,包括:
获取采集得到的真实图像,作为所述待合成图像;或者,
将历史合成获得的虚拟图像,作为所述待合成图像。
在一种实施例中,所述虚拟图像的图像内容中的物体数量不超过预定的第二阈值。
在一种实施例中,所述基于所述待合成图像和所述实例组,合成获得虚拟图像之前,还包括:
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