OBJEKTSIMULATION UNTER VERWENDUNG REALER UMGEBUNGEN

• Main Authors: Li, Shangru, Sriram, Parthasarathy, Aghdasi, Farzin, Zhao, Zeyu
• Format: Patent
• Language: German
• Published: 28.07.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; PHYSICS

Offenbarte Systeme und Verfahren beziehen sich auf die Erzeugung von Trainingsdaten. In einer Ausführungsform bezieht sich die Offenbarung auf Systeme und Verfahren zum Erzeugen von Trainingsdaten zum Trainieren eines neuronalen Netzwerks zur Erkennung und Klassifizierung von Objekten. Ein Simulator erhält 3D-Modelle von Objekten und simuliert 3D-Umgebungen, die die Objekte umfassen, unter Verwendung von auf Physik basierenden Simulationen. Die Simulationen können die Anwendung realer physikalischer Bedingungen wie beispielsweise Schwerkraft, Reibung und dergleichen auf die Objekte beinhalten. Das System kann Bilder der Simulationen erzeugen und die Bilder zum Trainieren eines neuronalen Netzwerks zum Erkennen und Klassifizieren der Objekte verwenden. Systems and methods disclosed relate to generating training data. In one embodiment, the disclosure relates to systems and methods for generating training data to train a neural network to detect and classify objects. A simulator obtains 3D models of objects, and simulates 3D environments comprising the objects using physics-based simulations. The simulations may include applying real-world physical conditions, such as gravity, friction, and the like on the objects. The system may generate images of the simulations, and use the images to train a neural network to detect and classify the objects from images.