公开(公告)号：CN117152696A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202310644690.3

申请日：2023-06-01

Applicant: 罗伯特·博世有限公司

Inventor： T·纽恩贝格 ,  F·法翁 ,  T·米查尔克

IPC: G06V20/56 ,  G06V20/58 ,  G06V10/26 ,  G06V10/34 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V20/64

Abstract: 按照各种实施方式，描述了一种用于为机器学习模型生成输入数据的方法，该方法具有：针对至少一个传感器，确定具有由该传感器所探测到的在该传感器的周围环境中的表面的点的点云；通过针对该至少一个传感器按照目标传感器相对于该至少一个传感器的相对位置将所确定的点云的点转换成来自该目标传感器的视角的点，为该目标传感器生成初步目标传感器点云；借助于该初步目标传感器点云，为该目标传感器生成目标传感器点云，其中，在该目标传感器点云中，去除由于对其来说在该初步目标传感器点云中存在点的一个或多个表面而无法被该目标传感器探测到的点；而且使用该目标传感器点云，作为用于该机器学习模型的输入。

公开(公告)号：CN116486350A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310107011.9

申请日：2023-01-19

Applicant: 罗伯特·博世有限公司

Inventor： C·格莱塞 ,  F·缇姆 ,  F·德鲁斯 ,  M·乌利希 ,  F·法翁 ,  L·罗森鲍姆

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明涉及一种用于训练对象检测器的方法，其中该对象检测器被设计成，检测传感器的传感器数据中的对象，并且该方法(1、20)具有以下步骤：提供传感器的第一传感器数据(3、22)；提供被分配给第一传感器数据的对象表示(4、23)；将对象表示传输到传感器模型，该传感器模型被设计成，将对象表示映射到传感器的传感器数据(5、24)；通过传感器模型将对象表示分配到第二传感器数据(6、25)；和基于第二传感器数据训练对象检测器(7、26)。