公开(公告)号：CN119301478A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202380044098.8

申请日：2023-04-24

Applicant: 罗伯特·博世有限公司

Inventor： T·雷曼 ,  T·盖勒 ,  M·特胡热夫斯基 ,  T·温格尔特

IPC: G01S7/539 ,  G01S15/931 ,  G01S7/52 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种用来利用训练数据记录来训练用于具有多个超声波换能器(5)的新超声波传感器系统(2)的配置的基于数据的分类模型(61)的方法、尤其是计算机实现的方法，其中，所述分类模型(61)针对一个或多个环境对象(U)指示对象特性的至少一个类别，其中，训练数据记录将来自所述超声波换能器(5)的传感器数据中和/或来自从中导出的传感器数据特征中的输入数据记录分配给用于一个或多个环境对象(U)的分类向量，所述方法具有如下步骤：‑为超声波传感器系统(2)的多个配置提供(S1)训练数据集合，其中，所述训练数据集合针对各一个相对应的测量情况分别包括一个或多个训练数据记录；‑选择(S3)超声波传感器系统(2)的如下配置，所述配置至少在配置特征方面最接近新超声波传感器系统(2)的配置；‑从被分配给超声波传感器系统(2)的所选择的配置的训练数据集合中，选择(S4)训练数据记录和验证数据记录；‑基于所选择的训练数据记录和验证数据记录，针对新超声波传感器系统(2)的配置，训练(S5)所述分类模型(61)。