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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明公开了一种基于三维模型仿真的训练样本增广方法，步骤包括：通过倾斜摄影的方式获取样本目标物的多视角影像，由多视角影像生成目标物的点云模型和三维模型；设置仿真场景系统，导入目标物的三维模型数据；通过调整上述仿真系统环境场景，再用虚拟镜头进行拍摄采样，得到多组不同的二维影像样本；将增广后的数据集导入基于神经网络的目标检测模型进行训练。本发明中将已有的数据转换为实景三维，再模拟特殊环境，弥补不同类的数据量，减小或消除数据不均衡带来的影响，使数据更为丰富，扩展数据特征的分布范围，减少过拟合现象，从而使样本数不足而导致训练效果不佳的问题得到改善。
主权项：1.一种基于三维模型仿真的训练样本增广方法，其特征在于，包括以下步骤：S1通过倾斜摄影的方式获取样本目标物的多视角影像，由多视角影像生成目标物的点云模型，之后生成三维模型；S2.设置一个仿真场景系统，导入目标物的三维模型数据；仿真场景系统的功能设置包括：仿真光源模拟现实光照条件；大气环境模拟，包括云、雨、雪、雾的天气模拟；样本动态模拟，通过参数调整尾迹从而模拟船只行进时的不同速度，移除尾迹干扰，从而在训练系统中提高对于船只本身的权重；虚拟相机镜头，通过随机调整镜头远近及角度，获得目标不同距离、方位、角度的姿态样本，实现数据增广；S3通过调整上述仿真系统环境场景，再用虚拟镜头进行拍摄采样，得到多组不同的二维影像样本；同时，进行参数的变化，得到更多样化的二维影像样本；将获得的各个二维影像样本进行识别物标注并放入神经网络进行训练，得到被识别物的模拟样本蒙版；S4将增广后的数据集导入基于神经网络的目标检测模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于三维模型仿真的训练样本增广方法
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