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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)商用飛機(jī)有限責(zé)任公司北京民用飛機(jī)技術(shù)研究中心;中國(guó)商用飛機(jī)有限責(zé)任公司申請(qǐng)的專利一種模型生成方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114882177B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210545298.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T17/00；該發(fā)明授權(quán)一種模型生成方法及裝置是由楊朝欽;張益曼;劉家偉;閆佳飛;王大偉;楊志剛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-05-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種模型生成方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開了一種模型生成方法，所述方法包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的場(chǎng)景素材需求，構(gòu)建虛擬場(chǎng)景；基于所述虛擬場(chǎng)景，生成不同視角和不同環(huán)境下的合成圖像；根據(jù)所述合成圖像，生成所述合成圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)；利用預(yù)設(shè)的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)；利用所述增強(qiáng)標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到目標(biāo)模型。本方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速合成各類飛機(jī)運(yùn)行場(chǎng)景下的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)，解決了真實(shí)數(shù)據(jù)集標(biāo)注成本高，特定場(chǎng)景下真實(shí)數(shù)據(jù)無法獲取的問題，從而在短時(shí)間、低成本下擴(kuò)充數(shù)據(jù)集從而提高計(jì)算機(jī)視覺模型的魯棒性和準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種模型生成方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種模型生成方法，其特征在于，所述方法包括： 根據(jù)預(yù)設(shè)的場(chǎng)景素材需求，構(gòu)建虛擬場(chǎng)景； 基于所述虛擬場(chǎng)景，生成不同視角和不同環(huán)境下的合成圖像； 根據(jù)所述合成圖像，生成所述合成圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)； 利用預(yù)設(shè)的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)； 利用所述增強(qiáng)標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)設(shè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到目標(biāo)模型； 其中，所述根據(jù)所述合成圖像，生成所述合成圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)，包括： 利用實(shí)例語義分割算法、法線貼圖和深度信息獲取算法以及目標(biāo)檢測(cè)算法，對(duì)所述合成圖像進(jìn)行標(biāo)注，生成所述合成圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)； 利用如下方法合成各類標(biāo)注數(shù)據(jù)： 將隨機(jī)生成所述合成圖像中各實(shí)例賦予獨(dú)立id編號(hào)，將其配置于不同的layer中；根據(jù)id信息生成色彩rgba哈希值，其中rgb三種顏色根據(jù)id生成唯一向量，能夠承擔(dān)255*255*255共16581375個(gè)實(shí)例的色彩編碼；而透明度a值，則表示其所在圖層；因此當(dāng)輸出實(shí)例分割語義分割標(biāo)注時(shí)，則使用shader將攝像機(jī)渲染轉(zhuǎn)換為物體對(duì)應(yīng)的rgba值，從而生成實(shí)例分割和語義分割標(biāo)注數(shù)據(jù)； 法線貼圖和深度信息則直接采用Unity的normals與deepinfo接口，獲取所述合成圖像的相應(yīng)標(biāo)注信息； 首先根據(jù)所述合成圖像中的待識(shí)別對(duì)象的頂點(diǎn)坐標(biāo)，將頂點(diǎn)世界坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為畫面坐標(biāo)，以獲取檢測(cè)目標(biāo)的大致范圍；然后利用實(shí)例分割標(biāo)注數(shù)據(jù)來獲取各實(shí)例在圖像中的位置信息，以此對(duì)根據(jù)目標(biāo)頂點(diǎn)獲取的Boundingbox坐標(biāo)進(jìn)行修正。

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