| 54 |
Title |
TI |
[DE] Automatisches Labeln und Qualitätsbewertung von Objekten |
| 71/73 |
Applicant/owner |
PA |
Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft, 80809, München, DE
;
Nanyang Technological University, Singapur, SG
|
| 72 |
Inventor |
IN |
Jung, Olaf, 87665, Mauerstetten, DE
;
Klanner, Felix, Dr., 81677, München, DE
;
Klöden, Horst, Dr., 80797, München, DE
;
Niyato, Dusit, Prof., Singapur, SG
;
Rao, Akshay, Dr., Singapur, SG
;
de Boer, Niels, Singapur, SG
|
| 22/96 |
Application date |
AD |
Jun 29, 2018 |
| 21 |
Application number |
AN |
102018210730 |
|
Country of application |
AC |
DE |
|
Publication date |
PUB |
Jan 2, 2020 |
33
31
32 |
Priority data |
PRC
PRN
PRD |
|
| 51 |
IPC main class |
ICM |
G16Z 99/00
(2019.01)
|
| 51 |
IPC secondary class |
ICS |
G06K 9/62
(2006.01)
|
|
IPC additional class |
ICA |
|
|
IPC index class |
ICI |
|
|
Cooperative patent classification |
CPC |
G06V 20/56
|
|
MCD main class |
MCM |
G16Z 99/00
(2019.01)
|
|
MCD secondary class |
MCS |
G06K 9/62
(2006.01)
|
|
MCD additional class |
MCA |
|
| 57 |
Abstract |
AB |
[DE] Es wird ein Verfahren (300) zur Ermittlung von Labeln für eine zeitliche Sequenz (200) von Sensordatensätzen (201) beschrieben. Ein Sensordatensatz (201) umfasst Sensordaten von zumindest einem Sensor (102) und ein nSensordatensatz (201) beschreibt ein Umfeld des Sensors (102) an einem nZeitpunkt, mit n=1, ..., N. Das Verfahren (300) umfasst das Ermitteln (302) von Labeln für null, ein oder mehr Objektbereiche (210) in dem Umfeld des Sensors (102) für einen nSensordatensatz (201) mittels eines ersten Labelling-Algorithmus. wobei ein Objektbereich (210) ein auf Basis der Sensordaten erkanntes Objekt (110) im Umfeld des Sensors (102) anzeigt, und wobei der erste Labelling-Algorithmus eine relativ hohe Labelling-Güte aber eine relativ geringe Labelling-Geschwindigkeit aufweist. Außerdem umfasst das Verfahren (300) das Ermitteln (304) von Labeln für null, ein oder mehr Objektbereiche (210) in dem Umfeld des Sensors (102) für K folgende Sensordatensätze (201) mittels eines zweiten Labelling-Algorithmus, unter Berücksichtigung der für den nSensordatensatz (201) ermittelten Label, wobei der zweite Labelling-Algorithmus eine relativ niedrige Labelling-Güte aber eine relativ hohe Labelling-Geschwindigkeit aufweist; wobei K eine ganze Zahl gleich wie oder größer als Null ist; und |
| 56 |
Cited documents identified in the search |
CT |
|
| 56 |
Cited documents indicated by the applicant |
CT |
|
| 56 |
Cited non-patent literature identified in the search |
CTNP |
C.LABEL. A smart and efficient way to label your data, Mai 2017 [recherchiert am 08.04.2019]. Im Internet:
|
| 56 |
Cited non-patent literature indicated by the applicant |
CTNP |
|
|
Citing documents |
|
Determine documents
|
|
Sequence listings |
|
|
|
Search file IPC |
ICP |
G06K 9/62
G16Z 99/00
|
