技术特征：
1.一种电子装置，包括：传感器；相机；存储器；以及处理器，配置成连接到所述传感器、所述相机和所述存储器，其中，所述存储器包括训练成识别至少一个对象的人工智能模型，以及其中，所述处理器还配置成：基于从所述传感器接收的感测数据来检测对象；基于识别出所检测对象具有小于预定阈值的高度，基于经由所述相机获取的图像中的、包括所述所检测对象的对象区域的距离信息扭曲所述对象区域；以及通过将扭曲后的对象区域输入到所述人工智能模型中来识别所述所检测对象。2.如权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器还配置成：还基于确定出所述所检测对象位于所述电子装置所处的平面上，执行对所述对象区域的扭曲，以及其中，所述所检测对象的高度是相对于所述电子装置所处的所述平面而识别的。3.如权利要求2所述的电子装置，其中，所述预定阈值基于当所述电子装置被驱动以移动时所述电子装置能够越过或爬过的最大高度而预先确定。4.如权利要求1所述的电子装置，其中，在扭曲所述对象区域时，所述处理器还配置成：获取构成所述对象区域的多个像素中的每一个的距离信息，并且基于所获取的距离信息变换所述多个像素的位置。5.如权利要求4所述的电子装置，其中，在变换所述多个像素的位置时，所述处理器还配置成：基于所获取的距离信息，在所述多个像素之中识别与参考距离对应的参考像素；变换其距离大于所述参考距离的第一像素的位置，使得所述第一像素和所述参考像素之间的间隔增大；以及变换其距离小于所述参考距离的第二像素的位置，使得所述第二像素和所述参考像素之间的间隔减小。6.如权利要求5所述的电子装置，其中，在变换所述多个像素的位置时，所述处理器还配置成：变换所述第一像素的位置，使得所述第一像素和所述参考像素之间的间隔的增大程度随着所述参考距离和所述第一像素的距离之间的差增大而变大，以及变换所述第二像素的位置，使得所述第二像素和所述参考像素之间的间隔的减小程度随着所述参考距离和所述第二像素的距离之间的差增大而变大。7.如权利要求5所述的电子装置，其中，在变换所述多个像素的位置时，所述处理器还配置成：将所述多个像素之中的与最近距离对应的至少一个像素识别为所述参考像素。8.如权利要求5所述的电子装置，其中，所述处理器还配置成：将所获取的图像中的、所述相机的焦点所处的区域的距离设置为所述参考距离。9.如权利要求5所述的电子装置，其中，所述参考距离在所述人工智能模型识别所述对象的距离范围内预先确定。
10.如权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器还配置成：通过将所述扭曲后的对象区域输入到所述人工智能模型中来获取与所述扭曲后的对象区域中所包括的对象有关的信息和与所述对象有关的所述信息的可靠性值，以及基于所获取的可靠性值小于阈值，通过将未扭曲的所述对象区域输入到所述人工智能模型中来识别所述所检测对象。11.如权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器还配置成：基于确定出所述所检测对象具有等于或大于所述预定阈值的高度，通过将未扭曲的所述对象区域输入到所述人工智能模型中来识别所述所检测对象。12.一种电子装置，包括：传感器；相机；存储器；以及处理器，配置成连接到所述传感器、所述相机和所述存储器，其中，所述存储器包括训练成识别至少一个对象的多个人工智能模型，其中，所述多个人工智能模型基于所述至少一个对象的在不同距离处拍摄的图像进行训练，以及其中，所述处理器还配置成：基于从所述传感器接收的感测数据来检测对象；基于识别出所检测对象具有小于预定阈值的高度，基于经由所述相机获取的图像中的包括所述所检测对象的对象区域的距离信息来扭曲所述对象区域；在所述多个人工智能模型之中识别基于与所述对象区域的距离信息对应的图像而训练的人工模型；以及通过将扭曲后的对象区域输入到识别出的人工智能模型中来识别所述所检测对象。13.控制电子装置的方法，所述电子装置包括存储器，在所述存储器中存储有训练成识别对象的人工智能模型，所述方法包括：基于从传感器接收的感测数据来检测对象；当所述电子装置被驱动以移动时，识别所检测对象是否能够由所述电子装置越过或爬过；基于识别出所述所检测对象能够由所述电子装置越过或爬过，基于经由相机获取的图像中的包括所述所检测对象的对象区域的距离信息来扭曲所述对象区域；以及通过将扭曲后的对象区域输入到所述人工智能模型中来识别所述所检测对象。14.如权利要求13所述的方法，其中，扭曲所述对象区域还基于确定出所述所检测对象位于平面上来执行，以及其中，基于所述所检测对象距所述电子装置所处的所述平面的高度，将所述所检测对象识别为能够被越过或爬过。15.如权利要求13所述的方法，其中，扭曲包括：获取构成所述对象区域的多个像素中的每一个的距离信息，以及基于所获取的距离信息来变换所述多个像素的位置。
技术总结
提供了一种电子装置。该电子装置包括传感器、相机、存储器和处理器，该处理器配置成连接到传感器、相机和存储器。存储器包括训练成识别至少一个对象的人工智能模型。处理器还配置成：基于从传感器接收的感测数据来检测对象；基于所检测对象被识别为具有小于预定阈值的高度，基于经由相机获取的图像中的包括所检测对象的对象区域的距离信息扭曲对象区域；通过将扭曲后的对象区域输入到人工智能模型中来识别所检测对象。识别所检测对象。识别所检测对象。
技术研发人员：潘大铉 金容成 朴赞主 徐钻源 李洪杓
受保护的技术使用者：三星电子株式会社
技术研发日：2020.07.08
技术公布日：2022/2/24