(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210763009.2 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 北京奇艺世纪科技有限公司 地址 100080 北京市海淀区北一 街2号鸿城 拓展大厦10、 1 1层 (72)发明人 王佳宁　邢晨　李海　 (74)专利代理 机构 北京润泽恒知识产权代理有 限公司 1 1319 专利代理师 吕俊秀 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 样本图像获取方法、 装置、 电子设备及存储 介质 (57)摘要 本申请提供了一种样本图像获取方法、 装 置、 电子设备及存储介质。 方法包括： 基于目标拍 摄位置和目标拍摄角度， 拍摄得到目标对象在第 一对象姿态下的对象图像； 调用预设神经网络模 型对对象图像进行处理， 得到对象图像对应的损 失值； 在损失值大于设定值的情况下， 将对象图 像确定为目标拍摄位置和目标拍摄角度下的目 标样本图像； 调整拍摄位置、 拍摄角度和目标对 象的对象姿态中的至少之一， 并将调整的拍摄位 置作为调整的拍摄位置作为目标拍摄位置、 和/ 或调整的拍摄角度作为目标拍摄角度、 和/或调 整的对象姿态作为第一对象姿态， 迭代执行上述 过程， 直至得到设定数量的目标样本图像。 本申 请通过较低成本即可采集到足够数量难例样本， 样本采集难度低。 权利要求书2页 说明书13页 附图3页 CN 115049732 A 2022.09.13 CN 115049732 A 1.一种样本图像获取 方法， 其特 征在于， 包括： 基于目标拍摄位置和目标拍摄角度， 拍摄得到目标对象在第一对象姿态下的对象图 像； 调用预设神经网络模型对所述对象图像进行处 理， 得到所述对象图像对应的损失值； 在所述损失值大于设定值的情况下， 将所述对象图像确定为所述目标拍摄位置和所述 目标拍摄角度下的目标样本图像； 调整拍摄位置、 拍摄角度和所述目标对象的对象姿态中的至少之一， 并将调整的拍摄 位置作为所述目标拍摄位置、 和/或调整的拍摄角度作为所述 目标拍摄角度、 和/或调整的 对象姿态作为所述第一对 象姿态， 迭代执行所述基于目标拍摄位置和目标拍摄角度， 拍摄 得到目标对象在第一对象姿态下的对象图像， 至所述将所述对象图像确定为所述目标拍摄 位置和所述目标拍摄角度下的目标样本图像的步骤， 直至得到设定数量的目标样本图像。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述调用预设神经网络模型对所述对象图 像进行处 理， 得到所述对象图像对应的损失值， 包括： 调用所述预设神经网络模型对所述对象图像进行处理， 预测得到所述目标对象的预测 对象姿态； 基于所述预测对象姿态和所述第一对象姿态， 计算得到所述损失值。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述调整拍摄位置、 拍摄角度和所述目标 对象的对象姿态中的至少之一， 包括： 根据所述损 失值， 确定所述拍摄位置、 所述拍摄角度和所述对象姿态中至少之一的调 整幅度； 根据对应的所述调整幅度， 调整所述拍摄位置、 所述拍摄角度和所述对象姿态中的至 少之一。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于目标拍摄位置和目标拍摄角度， 拍摄得到目标对象在第一对象姿态下的对象图像， 包括： 将摄像设备设置 于第一机器人之上， 并将所述目标对象设置 于第二机器人之上； 控制所述第 一机器人调整所述摄像设备至所述目标拍摄位置和所述目标拍摄角度， 并 控制所述第二机器人调整所述目标对象至所述第一对象姿态； 基于所述摄 像设备对所述目标对象进行拍摄， 得到所述对象图像。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述调整拍摄位置、 拍摄角度和所述目标 对象的对象姿态中的至少之一， 包括： 控制所述第一机器人调整所述摄 像设备的拍摄位置和/或拍摄角度； 和/或 控制所述第二机器人调整所述目标对象的对象姿态。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在所述调用预设神经网络模型对所述对象 图像进行处 理， 得到所述对象图像对应的损失值之后， 还 包括： 在所述损 失值小于或者等于所述设定值的情况下， 根据所述损 失值， 将所述目标对象 的对象姿态调整为第二对象姿态； 将所述第二对象姿态作为所述第 一对象姿态， 执行所述基于目标拍摄位置和目标拍摄 角度， 拍摄得到目标对 象在第一对 象姿态下 的对象图像， 至所述直至得到设定数量的目标 样本图像的步骤。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115049732 A 27.一种样本图像获取装置， 其特 征在于， 包括： 对象图像拍摄模块， 用于基于目标拍摄位置和目标拍摄角度， 拍摄得到目标对象在第 一对象姿态下的对象图像； 损失值获取模块， 用于调用预设神经网络模型对所述对象图像进行处理， 得到所述对 象图像对应的损失值； 第一样本 图像获取模块， 用于在所述损 失值大于设定值的情况下， 将所述对象图像确 定为所述目标拍摄位置和所述目标拍摄角度下的目标样本图像； 第二样本 图像获取模块， 用于调整拍摄位置、 拍摄角度和所述目标对象的对象姿态中 的至少之一， 并将调整的拍摄位置作为所述目标拍摄位置、 和/或调整的拍摄角度作为所述 目标拍摄角度、 和/或调整的对象姿态作为所述第一对象姿态， 迭代执行所述对象图像拍摄 模块、 所述损失值获取模块和所述第一样本图像获取模块， 直至得到设定数量的目标样本 图像。 8.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 至少一个处 理器； 以及 与所述至少一个处理器通信连接的存储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一 个处理器执行 的指令， 所述指令被所述至少一个处理器执行， 以使所述至少一个处理器能 够执行权利要求1 ‑6中任一项所述的样本图像获取 方法。 9.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机指 令用于使所述计算机执 行权利要求1 ‑6中任一项所述的样本图像获取 方法。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 所述计算机程序在被处理器执行时实现根 据权利要求1 ‑6中任一项所述的样本图像获取 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115049732 A 3