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Titel |
TI |
[DE] Verfahren zum Detektieren von Informationen über mindestens ein Objekt und/oder mindestens einen Teil des freien Raums in einer Darstellung der Umgebung eines Systems |
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Anmelder/Inhaber |
PA |
Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung, 70469, Stuttgart, DE
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Erfinder |
IN |
Abraham, Steffen, 31134, Hildesheim, DE
;
Guo, Ze, 14199, Berlin, DE
;
Tananaev, Denis, 71067, Sindelfingen, DE
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| 22/96 |
Anmeldedatum |
AD |
22.12.2022 |
| 21 |
Anmeldenummer |
AN |
102022214331 |
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Anmeldeland |
AC |
DE |
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Veröffentlichungsdatum |
PUB |
20.07.2023 |
33
31
32 |
Priorität |
PRC
PRN
PRD |
DE
102022200495
20220118
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| 51 |
IPC-Hauptklasse |
ICM |
G06V 20/58
(2022.01)
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| 51 |
IPC-Nebenklasse |
ICS |
G06V 10/82
(2022.01)
G06V 20/70
(2022.01)
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IPC-Zusatzklasse |
ICA |
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IPC-Indexklasse |
ICI |
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Gemeinsame Patentklassifikation |
CPC |
G01S 13/867
G01S 13/931
G01S 17/86
G01S 17/931
G06N 3/08
G06V 10/32
G06V 10/774
G06V 10/7747
G06V 10/82
G06V 20/58
G06V 20/70
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MCD-Hauptklasse |
MCM |
G06V 20/58
(2022.01)
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MCD-Nebenklasse |
MCS |
G06V 10/82
(2022.01)
G06V 20/70
(2022.01)
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MCD-Zusatzklasse |
MCA |
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Zusammenfassung |
AB |
[DE] Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Detektieren von Informationen über mindestens ein Objekt (1, 2) und/oder mindestens einen Teil des freien Raums (3) in einer Darstellung (4) der Umgebung eines Systems, wobei das Verfahren mindestens die folgenden Schritte umfasst:a) Durchführen einer Ground-Truth-Generierung;b) Durchführen einer Hindernis- und Freiraumdetektion;c) Durchführen einer Generalisierung über verschiedene Kameras (5) und/oder verschiedene digitale Bilddarstellungen hinweg. |
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Entgegengehaltene Patentdokumente/Zitate,
in Recherche ermittelt |
CT |
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Entgegengehaltene Patentdokumente/Zitate,
vom Anmelder genannt |
CT |
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Entgegengehaltene Nichtpatentliteratur/Zitate,
in Recherche ermittelt |
CTNP |
FACIL, Jose M., et al. CAM-Convs: Camera-Aware Multi-Scale Convolutions for Single-View Depth. In: 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2019. S. 11818-11827 n;
JONCHERY, Sylvain, et al. A Stixel approach for enhancing semantic image segmentation using prior map information. In: 2018 15th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV). IEEE, 2018. S. 1715-1720 n;
PIEWAK, Florian, et al. Improved Semantic Stixels via Multimodal Sensor Fusion. arXiv preprint arXiv:1809.08993v2, 2018 n;
RAMOS, Sebastian, et al. Detecting unexpected obstacles for self-driving cars: Fusing deep learning and geometric modeling. In: 2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). IEEE, 2017. S. 1025-1032 n
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Entgegengehaltene Nichtpatentliteratur/Zitate,
vom Anmelder genannt |
CTNP |
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Zitierende Dokumente |
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keine Treffer
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Sequenzprotokoll |
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Prüfstoff-IPC |
ICP |
G06V 10/82
G06V 20/58
G06V 20/70
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