图像数据处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种图像数据处理方法及装置，其中，该方法包括：根据数据应用目的，在平行图像系统提供的目标数据采集场景中部署虚拟传感器，获取虚拟传感器在目标数据采集场景下采集的第一样本数据；根据第一样本数据，采用预设数据增广方法，获取第一扩展数据集。通过在平行图像系统提供的数据采集场景中采集样本数据，并对样本数据进行扩展，能够快速得到大量的样本数据，从而提高数据采集效率；且平行图像系统提供的数据采集场景能够真实还原现实场景中的城市地表信息、交通状况及天气状况，保证了样本数据的真实性以及丰富程度。通过本发明专利技术实施例提供的图像数据处理方法获取大量样本数据时，无需投入过多的人力物力，还能够有效降低成本。还能够有效降低成本。还能够有效降低成本。

【技术实现步骤摘要】
图像数据处理方法及装置


[0001]本专利技术涉及机器学习
，尤其涉及一种应用于机器学习技术的图像数据处理方法及装置。

技术介绍

[0002]随着机器学习技术的快速发展，机器学习被广泛应用在多个领域，例如：自动驾驶、目标检测、目标追踪、场景理解、驾驶策略检验等。但是，样本数据量的大小一直是制约机器学习发展的瓶颈之一，现有技术中，为了增加样本数据量，通过增加采集次数、延长采集时间的方式，来获取更多的数据量。
[0003]但是，采用上述方法虽然能够保证数据的真实性，但数据采集效率较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种图像数据处理方法及装置，以实现快速获得大量的样本数据，且保证样本数据的真实性。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种图像数据处理方法，该方法应用于平行图像系统，包括：
[0006]根据数据应用目的，在平行图像系统提供的目标数据采集场景中部署虚拟传感器，其中，所述平行图像系统用于提供多种不同的数据采集场景，所述目标数据采集场景为所述多种不同的数据采集场景中的一种或多种；
[0007]获取所述虚拟传感器在所述目标数据采集场景下采集的第一样本数据；
[0008]根据所述第一样本数据，采用预设数据增广方法，获取第一扩展数据集，所述第一扩展数据集包括第一样本数据对应的多个第一扩展数据。
[0009]可选地，所述根据数据应用目的，在平行图像系统提供的目标数据采集场景中部署虚拟传感器之前，还包括：
[0010]根据采集的现实场景对应的图像数据以及三维重建技术建立所述现实场景的重建场景，所述现实场景的重建场景用于提供城市地表信息；
[0011]将所述现实场景的重建场景与预先建立的虚拟城市场景进行融合，获取所述平行图像系统提供的目标数据采集场景，其中，所述虚拟城市场景至少用于提供多种不同的交通状况场景以及多种不同的气候场景。
[0012]可选地，所述将所述现实场景的重建场景与预先建立的虚拟城市场景进行融合，获取所述平行图像系统提供的目标数据采集场景，包括：
[0013]从交通状况场景数据库中提取目标交通状况场景对应的物体的轨迹数据，其中，所述目标交通状况场景为所述多种不同的交通状况场景中的一种；
[0014]将所述目标交通状况场景对应的物体的轨迹数据加载至所述现实场景的重建场景。
[0015]可选地，所述将所述现实场景的重建场景与预先建立的虚拟城市场景进行融合，
获取所述平行图像系统提供的目标数据采集场景，包括：
[0016]从气候场景数据库中提取目标气候场景对应的数据集，其中，所述目标气候场景为所述多种不同的气候场景中的一种；
[0017]将所述目标气候场景对应的数据加载至所述现实场景的重建场景中，并执行渲染。
[0018]可选地，所述将所述现实场景的重建场景与预先建立的虚拟城市场景进行融合，获取所述平行图像系统提供的目标数据采集场景之前，还包括：
[0019]将所述现实场景的重建场景与所述现实场景对应的电子地图数据进行比较，确定所述现实场景的重建场景的精度满足要求。
[0020]可选地，所述方法还包括：
[0021]获取在所述目标数据采集场景对应的现实场景中采集的第二样本数据；
[0022]相应地，根据所述第一样本数据，采用预设数据增广方法，获取第一扩展数据集之后，还包括：
[0023]根据所述第二样本数据，采用预设数据增广方法，获取第二扩展数据集。
[0024]可选地，所述预设数据增广方法包括以下一种或多种：传统数据增广法、风格迁移法、语义分割增广法、生成模型增广法。
[0025]可选地，所述方法还包括：
[0026]采用所述第一扩展数据集和所述第二扩展数据集以及机器学习模型进行学习，获取学习结果；
[0027]根据所述学习结果以及所述第二样本数据携带的标签真值，对所述机器学习模型的参数和/或所述虚拟传感器的参数进行调整。
[0028]可选地，所述根据所述第一样本数据，采用预设数据增广方法，获取第一扩展数据集之前，还包括：
[0029]对所述第一样本数据进行预处理，获取所述第一样本数据的标签真值；
[0030]相应地，所述根据所述第二样本数据，采用预设数据增广方法，获取第二扩展数据集之前，还包括：
[0031]对所述第二样本数据进行预处理，获取所述第二样本数据的标签真值。
[0032]第二方面，本专利技术提供一种数据处理装置，该装置包括：
[0033]第一处理模块，用于根据数据应用目的，在平行图像系统提供的目标数据采集场景中部署虚拟传感器，其中，所述平行图像系统用于提供多种不同的数据采集场景，所述目标数据采集场景为所述多种不同的数据采集场景中的一种或多种；
[0034]获取模块，用于获取所述虚拟传感器在所述目标数据采集场景下采集的第一样本数据；
[0035]数据增广模块，用于根据所述第一样本数据，采用预设数据增广方法，确定第一扩展数据集，所述第一扩展数据集包括第一样本数据对应的多个第一扩展数据。
[0036]第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器以及计算机程序；
[0037]所述存储器存储所述计算机程序；
[0038]所述处理器执行所述计算机程序，以执行第一方面所述的方法。
[0039]第四方面，本专利技术实施例提供一种存储介质，包括：程序；
[0040]所述程序在被处理器执行时，以执行第一方面所述的方法。
[0041]第五方面，本专利技术实施例还提供一种程序产品，所述程序产品包括计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，所述数据处理装置的至少一个处理器可以从所述可读存储介质中读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得所述数据处理装置执行如第一方面任一项所述的图像数据处理方法。
[0042]本专利技术提供一种图像数据处理方法及装置，其中，该方法包括：根据数据应用目的，在平行图像系统提供的目标数据采集场景中部署虚拟传感器，获取虚拟传感器在目标数据采集场景下采集的第一样本数据，根据第一样本数据，采用预设数据增广方法，获取第一扩展数据集。本专利技术的有益效果在于：平行图像系统能够提供多种不同的数据采集场景，通过在平行图像系统提供的数据采集场景中采集样本数据，并对数据进行扩展，能够快速得到大量的样本数据，从而提高数据采集效率；且平行图像系统提供的数据采集场景能够真实还原现实场景中的城市地表信息、交通状况以及天气状况，保证了样本数据的真实性以及丰富程度。通过本专利技术提供的图像数据处理方法，无需投入过多的人力物力，还能够有效降低成本。
附图说明
[0043]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：根据数据应用目的，在平行图像系统提供的目标数据采集场景中部署虚拟传感器，其中，所述平行图像系统用于提供多种不同的数据采集场景，所述目标数据采集场景为所述多种不同的数据采集场景中的一种或多种；获取所述虚拟传感器在所述目标数据采集场景下采集的第一样本数据；根据所述第一样本数据，采用预设数据增广方法，获取第一扩展数据集，所述第一扩展数据集包括第一样本数据对应的多个第一扩展数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据数据应用目的，在平行图像系统提供的目标数据采集场景中部署虚拟传感器之前，还包括：根据采集的现实场景对应的图像数据以及三维重建技术建立所述现实场景的重建场景，所述现实场景的重建场景用于提供城市地表信息；将所述现实场景的重建场景与预先建立的虚拟城市场景进行融合，获取所述平行图像系统提供的目标数据采集场景，其中，所述虚拟城市场景至少用于提供多种不同的交通状况场景以及多种不同的气候场景。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述现实场景的重建场景与预先建立的虚拟城市场景进行融合，获取所述平行图像系统提供的目标数据采集场景，包括：从交通状况场景数据库中提取目标交通状况场景对应的物体的轨迹数据，其中，所述目标交通状况场景为所述多种不同的交通状况场景中的一种；将所述目标交通状况场景对应的物体的轨迹数据加载至所述现实场景的重建场景。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述现实场景的重建场景与预先建立的虚拟城市场景进行融合，获取所述平行图像系统提供的目标数据采集场景，包括：从气候场景数据库中提取目标气候场景对应的数据集，其中，所述目标气候场景为所述多种不同的气候场景中的一种；将所述目标气候场景对应的数据加载至所述现实场景的重建场景中，并执行渲染。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述现实场景的重建场景与预先建立的虚拟城市场景进行融合，获取所述平行图像系统提供的目标数据采集场景之前，还包括：将所...

【专利技术属性】
技术研发人员：方绍伟，崔利洋，胡忠铠，万华营，黄晓慧，高崇，甘鹏，冯辰，李亚茹，
申请(专利权)人：北京四维图新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：