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公开(公告)号：CN116523823A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310053153.1
申请日：2023-01-31
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/74 , G06V10/776 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/096 , G06N3/084
Abstract: 一种用于生成鲁棒伪标签数据集的系统和方法，其中可以接收标记的源数据集(例如，视频)并将其用于训练教师神经网络。然后，可以从教师网络输出伪标记数据集，并将其连同未标记数据集一起提供给相似性感知加权框融合(SWBF)算法。然后，可以通过SWBF算法从学生神经网络生成鲁棒伪标签数据集，并将其用于训练学生神经网络。还可以使用标记的源数据集进一步调谐学生神经网络。最后，教师神经网络可以使用学生神经网络替换。设想该系统和方法可以迭代重复。
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公开(公告)号：CN112989915A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202011482505.8
申请日：2020-12-16
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 提供了用于检测自主载具中的异常乘客行为的系统和方法。公开了用于监视载具的座舱内的乘客并且确定乘客是否正在从事异常行为的方法和系统。该方法和系统使用新颖的向量来鲁棒地并且用数值方式表示相应帧中的乘客的活动，该向量在本文中被称为“活动向量”。附加地，该方法和系统利用高斯混合模型来在正常和异常乘客行为之间进行区分。有利地使用无监督方法来学习高斯混合模型的集群组份，在该无监督方法中，训练数据没有被标记或注释以指示正常和异常乘客行为。以此方式，可以以非常低的成本来训练高斯混合模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112989915B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202011482505.8
申请日：2020-12-16
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/764
Abstract: 提供了用于检测自主载具中的异常乘客行为的系统和方法。公开了用于监视载具的座舱内的乘客并且确定乘客是否正在从事异常行为的方法和系统。该方法和系统使用新颖的向量来鲁棒地并且用数值方式表示相应帧中的乘客的活动，该向量在本文中被称为“活动向量”。附加地，该方法和系统利用高斯混合模型来在正常和异常乘客行为之间进行区分。有利地使用无监督方法来学习高斯混合模型的集群组份，在该无监督方法中，训练数据没有被标记或注释以指示正常和异常乘客行为。以此方式，可以以非常低的成本来训练高斯混合模型。
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公开(公告)号：CN115470836A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210661450.X
申请日：2022-06-13
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Inventor： L·M·加尔西亚 , R·K·萨佐达 , F·切基 , A·库马尔 , M·威尔森 , N·拉玛克里施南 , T·普罗默 , J·K·杜塔 , J·J·施密特 , T·温格尔特 , M·特胡热夫斯基 , M·舒曼
Abstract: 用于重新配置车辆内使用的机器学习模型的超声波系统和方法。公开了一种用于创建可重新配置的机器学习模型的方法和系统。创建固定参数模型以包括在机器学习模型的训练过程期间获得的固定特征值。固定参数模型可以包括由机器学习模型使用的固定基础分类器，以对由超声波系统在车辆附近内检测到的对象进行分类。可以创建可配置参数模型以包括不同于固定特征值的特征值，该可配置参数模型包括修改的基础分类器。车辆控制器可以接收并用可配置参数模型更新固定参数模型。机器学习模型可以被更新以使用可配置参数模型来对超声波系统检测到的对象进行分类。
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公开(公告)号：CN116567245A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310100296.3
申请日：2023-02-06
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: H04N19/146 , H04N19/59 , H04N19/42
Abstract: 提供了用于减少边缘云系统中的传输带宽的系统和方法。一种计算机实现的方法包括：与远程网络通信，捕获一个或多个图像或视频记录，从相机接收一个或多个图像，其中来自相机的一个或多个图像是高分辨率图像(HRI)，经由压缩模型将HRI压缩成低分辨率图像(LRI)，对LRI进行编码以获得编码的LRI，将编码的LRI发送到远程网络处的超分辨率模型，在远程网络处对编码的LRI进行解码以获得重构的HRI，以及输出重构的HRI。
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公开(公告)号：CN115470835A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210661309.X
申请日：2022-06-13
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Inventor： A·库马尔 , F·切基 , R·K·萨佐达 , L·M·加尔西亚 , M·威尔森 , N·拉玛克里施南 , T·普罗默 , J·K·杜塔 , J·J·施密特 , T·温格尔特 , M·特胡热夫斯基 , M·舒曼
Abstract: 用于调谐在机器学习算法内使用的机器学习分类器的超声波系统和方法。公开了一种用于调谐机器学习分类器的方法和系统。可以提供对象类要求，并且该对象类要求包括评级阈值。对象类要求还可以包括范围目标，该范围目标定义了机器学习算法不应当提供假阳性结果的离对象的最小距离。可以使用加权损失函数来训练基础分类器，该加权损失函数包括使用一个或多个对象类要求来计算的一个或多个权重值。可以使用目标函数来评估加权损失函数的输出，该目标函数可以使用一个或多个对象类要求来建立。如果加权损失函数的输出没有收敛在预定的损失阈值内，则也可以使用加权损失函数来重新调谐一个或多个权重。
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公开(公告)号：CN115469316A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210661434.0
申请日：2022-06-13
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Inventor： F·切基 , A·库马尔 , R·K·萨佐达 , L·M·加尔西亚 , M·威尔森 , N·拉玛克里施南 , T·普罗默 , J·K·杜塔 , J·J·施密特 , T·温格尔特 , M·特胡热夫斯基 , M·舒曼 , 陈若冰 , K·埃莱弗森
IPC: G01S15/931 , G01S7/539 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 使用机器学习算法对障碍物进行分类的超声波系统和方法。公开了一种用于对车辆附近内的一个或多个对象进行分类的系统和方法。超声波数据可以从多个超声波传感器接收，并且可以包括指示最接近地位于车辆附近内的一个或多个对象的回波信号。可以使用对于多个超声波传感器中的每一个唯一的一个或多个信号处理算法从超声波数据计算一个或多个特征。可以使用第二水平信号处理算法来组合一个或多个特征，以确定一个或多个对象的几何关系。一个或多个特征然后可以在对象水平上统计地聚集。然后，可以使用机器学习算法对一个或多个对象进行分类，该机器学习算法将一个或多个特征中的每一个的输入与经训练的分类器进行比较。
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