公开(公告)号：CN119445509A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411064013.5

申请日：2024-08-05

Applicant: 罗伯特·博世有限公司

Inventor： S·博德尔 ,  F·吉根加克 ,  O·兰格

IPC: G06V20/56 ,  G06V20/64 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T7/73 ,  G06T15/08 ,  G06T17/20 ,  G06N3/0895

Abstract: 训练ML模型以生成车辆的周围环境的基于体素的3D表示的方法，具有步骤：‑基于表示车辆的周围环境的至少一个数据源生成第一图像数据；‑借助于能训练的ML模型从第一图像数据提取至少一个图像特征；‑借助于能训练的ML模型生成车辆的周围环境的基于体素的3D表示，其方式是将在2D域中的至少一个图像特征变换成3D域中的对应的体素特征，其中每个体素特征包含关于占用的信息和体素特征的3D位置的颜色信息；‑基于颜色信息和关于占用的信息渲染至少一个体素特征的所生成的3D表示，以便生成第二图像数据；‑将第一输入图像数据与所生成的第二输出图像数据进行比较，并且在明确偏差的情况下，‑调整ML模型的至少一个参数，以便最小化所确定的偏差并因此训练ML模型和从而改进ML模型的所生成的3D表示。

公开(公告)号：CN119296057A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202410919393.X

申请日：2024-07-10

Applicant: 罗伯特·博世有限公司

Inventor： F·吉根加克 ,  S·博德尔

IPC: G06V20/56 ,  G06V20/64 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T7/73 ,  G06T15/08 ,  G06T17/20 ,  G06N3/0895

Abstract: 本公开包括用于生成车辆的环境的通用3D表示的方法，具有如下步骤：基于数据源生成第一图像数据，其表示该环境；借助于ML模型，从第一图像数据中提取至少一个图像特征；借助于ML模型，针对环境，生成基于体素的3D表示，其方式是将图像特征变换成对应的体素特征，针对体素特征的3D表示存储关于体素的3D范围被占用的概率的信息；训练机器学习模型，用以从相机提取图像特征并且确定所有3D体素的占用情况，其具有如下步骤：将关于体素特征在3D表示中的3D位置的信息投影到相机中；确定相机之间的偏差，该偏差指示：两个相机针对被投影的体素特征是否看到相同的对应图像点(光度误差)；而且调整ML模型的至少一个参数，以便使偏差最小化并改进3D表示。