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Bibliografische Daten

Dokument DE102018210730A1 (Seiten: 12)

Bibliografische Daten Dokument DE102018210730A1 (Seiten: 12)
INID Kriterium Feld Inhalt
54 Titel TI [DE] Automatisches Labeln und Qualitätsbewertung von Objekten
71/73 Anmelder/Inhaber PA Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft, 80809, München, DE ; Nanyang Technological University, Singapur, SG
72 Erfinder 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 Anmeldedatum AD 29.06.2018
21 Anmeldenummer AN 102018210730
Anmeldeland AC DE
Veröffentlichungsdatum PUB 02.01.2020
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31
32
Priorität PRC
PRN
PRD


51 IPC-Hauptklasse ICM G16Z 99/00 (2019.01)
51 IPC-Nebenklasse ICS G06K 9/62 (2006.01)
IPC-Zusatzklasse ICA
IPC-Indexklasse ICI
Gemeinsame Patentklassifikation CPC G06V 20/56
MCD-Hauptklasse MCM G16Z 99/00 (2019.01)
MCD-Nebenklasse MCS G06K 9/62 (2006.01)
MCD-Zusatzklasse MCA
57 Zusammenfassung 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 Entgegengehaltene Patentdokumente/Zitate,
in Recherche ermittelt
CT
56 Entgegengehaltene Patentdokumente/Zitate,
vom Anmelder genannt
CT
56 Entgegengehaltene Nichtpatentliteratur/Zitate,
in Recherche ermittelt
CTNP C.LABEL. A smart and efficient way to label your data, Mai 2017 [recherchiert am 08.04.2019]. Im Internet:
56 Entgegengehaltene Nichtpatentliteratur/Zitate,
vom Anmelder genannt
CTNP
Zitierende Dokumente Dokumente ermitteln
Sequenzprotokoll
Prüfstoff-IPC ICP G06K 9/62
G16Z 99/00