数据样本的采集方法、装置、介质及电子设备制造方法及图纸

公开了一种数据样本的采集方法、装置、介质及电子设备，其中的采集方法包括：确定需录制数据样本的特征元素及其属性；根据该特征元素及其属性，从预先设置的特征信息集合中获取所述需录制数据样本的特征信息；根据所述特征信息，生成录制指导信息，其中，所述录制指导信息用于引导被录制对象表现出与所述需录制数据样本的特征信息相符的形态特征；在输出所述录制指导信息的过程中，控制多个摄像装置分别采集所述被录制对象的光学信息，获得多个数据样本。本公开提供的技术方案有利于提高数据样本的质量和获得效率，从而不仅有利于提高神经网络处理器的性能，而且有利于提高神经网络的训练效率。

【技术实现步骤摘要】
数据样本的采集方法、装置、介质及电子设备
本公开涉及计算机视觉技术，尤其是涉及一种数据样本的采集方法、数据样本的采集装置、存储介质以及电子设备。
技术介绍
在驾驶领域中，由于驾驶员的疲劳驾驶是车辆等移动体行驶过程中的一个不安全隐患，对移动体安全行驶的影响较大，因此，对驾驶员进行疲劳检测是DMS(DriverMonitorSystem，驾驶员监控系统)中的一项重要内容。相比于传统的基于接触式的疲劳检测技术而言，基于计算机视觉的疲劳检测技术，由于其具有易用性较强，且实现成本较低等特点，而被广泛应用。基于计算机视觉的疲劳检测过程通常包括：利用摄像装置针对驾驶员进行拍摄，摄像装置采集到的照片或者视频帧被实时的提供给神经网络处理器，根据神经网络处理器的输出结果，确定驾驶员当前所处的疲劳状态。神经网络处理器的输出结果的准确性，往往与神经网络的训练过程所使用的数据样本相关，如何获得用于训练神经网络的数据样本，以提高神经网络处理器的输出结果的准确性，是一个值得关注的技术问题。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，提出了本公开。本公开本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据样本的采集方法，包括：/n确定需录制数据样本的特征元素及其属性；/n根据所述特征元素及其属性，从预先设置的特征信息集合中获取所述需录制数据样本的特征信息；/n根据所述特征信息，生成录制指导信息，其中，所述录制指导信息用于引导被录制对象表现出与所述需录制数据样本的特征信息相符的形态特征；/n在输出所述录制指导信息的过程中，控制多个摄像装置分别采集所述被录制对象的光学信息，获得多个数据样本。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据样本的采集方法，包括：
确定需录制数据样本的特征元素及其属性；
根据所述特征元素及其属性，从预先设置的特征信息集合中获取所述需录制数据样本的特征信息；
根据所述特征信息，生成录制指导信息，其中，所述录制指导信息用于引导被录制对象表现出与所述需录制数据样本的特征信息相符的形态特征；
在输出所述录制指导信息的过程中，控制多个摄像装置分别采集所述被录制对象的光学信息，获得多个数据样本。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述特征元素及其属性，从预先设置的特征信息集合中获取所述需录制数据样本的特征信息，包括：
根据所述特征元素及其属性，确定所述需录制数据样本对应的特征树节点路径；
根据所述特征树节点路径以及所述特征树的叶子节点，确定所述需录制数据样本的特征信息。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述特征树节点路径以及所述特征树的叶子节点，确定所述需录制数据样本的特征信息，包括：
根据所述特征树节点路径以及所述特征树的叶子节点，确定所述需录制数据样本的基于示范视频的特征信息、基于示范图像的特征信息以及基于示范文本说明的特征信息中的至少一个。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于示范文本说明的特征信息包括：基于动作示范文本说明的特征信息、基于表情示范文本说明的特征信息以及基于装饰物示范文本说明的特征信息中的至少一个；
所述根据所述特征树节点路径以及所述特征树的叶子节点，确定所述需录制数据样本的特征信息，包括：
根据所述特征树节点路径以及所述特征树的叶子节点，确定所述需录制数据样本的基于动作示范文本说明的特征信息、基于表情示范文本说明的特征信息以及基于装饰物示范文本说明的特征信息中的至少一个。


5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述根据所述特征信息，生成录制指导信息，包括下述至少之一：
根据所述基于示范视频的特征信息，生成录制指导视频；
根据所述基于示范图像的特征信息，生成录制指导静态图像；
根据所述基于示范文本说明的特征信息，生...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨聪，杨振宇，李威宇，
申请(专利权)人：深圳地平线机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44