【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开涉及一种用于处理与至少一个空间区域关联的第一数据的方法。本公开还涉及一种用于处理与至少一个空间区域关联的第一数据的设备。
技术介绍
技术实现思路
1、示例性实施方式涉及一种用于处理与至少一个空间区域关联的第一数据、例如传感器数据的方法、例如计算机实现的方法，该方法具有：将所述第一数据划分成与该空间区域的第一部分关联的至少一个第一子数据组和与该空间区域的第二部分关联的第二子数据组，其中，该空间区域的第二部分至少区域式(bereichsweise)地与该空间区域的第一部分不同；例如基于该空间区域的第二部分与该空间区域的第一部分之间的相关关系(bezug)来变换该第二子数据组，其中，获得经变换的第二子数据组；借助用于对象探测的探测器分析处理该第一子数据组和该经变换的第二子数据组。以这种方式，在另外的示例性实施方式中使得能够实现第一子数据组和该经变换的第二子数据组的高效的分析处理。
2、在另外的示例性实施方式中，第一子数据组的和经变换的第二子数据组的分析处理可以例如借助用于对象探测的同一探测器或者说用于对象探测的探测器的同一实例来实施，其中例如，探测器可以是已经训练的。
3、在另外的示例性实施方式中，空间区域的第二部分与空间区域的第一部分之间的相关关系例如可以是空间区域的第二部分关于空间区域的第一部分，例如相对于参考点、例如中点，的角度位置。例如在另外的示例性实施方式中，空间区域的对应的部分分别可通过至少一个角度或者说空间角度或者说角度范围或者说空间角度范围来表征。>
4、在另外的示例性实施方式中，变换例如可以是旋转，例如因此使得空间区域的第二部分的参考轴线被映射到空间区域的其他部分、例如第一部分的参考轴线上。
5、在另外的示例性实施方式中，变换例如可以是镜像，例如因此使得空间区域的第二部分的参考轴线被映射到空间区域的其他部分、例如第一部分的参考轴线上。
6、在另外的示例性实施方式中，对于变换，也可以使用不同于上述示例性地提及的变换(旋转、镜像)的变换。
7、在另外的示例性实施方式中，例如可以借助例如传统的训练方法来训练用于对象探测的探测器用于例如空间区域的第一部分(或者例如空间区域的任意部分(例如空间区域的第二部分)，其中，该空间区域的该任意部分例如小于(整个的)空间区域)，并且以这种方式经训练的探测器可以在另外的示例性实施方式中例如不仅用于第一子数据组的分析处理而且用于经变换的第二子数据组的分析处理，例如特别是，探测器不针对经变换的第二子数据组的分析处理被修改、例如被进一步训练，例如相对于第一子数据组的分析处理。
8、在另外的示例性实施方式中，探测器具有例如cnn(convolutional neuralnetwork，卷积神经网络)类型(基于卷积计算的神经网络)的、例如人工的、例如深度的至少一个神经网络，该神经网络例如是rpn(region proposal network，区域候选网络)类型。
9、在另外的示例性实施方式中，对于探测器也可以设置有rpn，该rpn例如不基于cnn。
10、在另外的示例性实施方式中，rpn构造为用于，基于第一数据，例如针对确定的位置(“锚”)，例如在参考对象的区域中，例如环绕参考对象、如例如车辆，来求取是否在该锚的附近有对象。在另外的示例性实施方式中，rpn构造为用于，针对至少一个、例如多个、例如所有的锚，求取第一特征参量、例如“对象性得分(objectness-score)”，其表征针对对象在所涉及的位置处的存在的rpn的可信度(zuversicht)。在另外的示例性实施方式中可以设置，如果以这种方式在锚的附近探测到对象，则rpn附加地求取、例如估计其空间延伸范围，例如以界限框(“边界框”)的形式。
11、在另外的示例性实施方式中设置，所述第一数据具有以下元素中的至少一个元素：a)激光雷达传感器装置的数据，所述数据例如可通过点云来表征，b)雷达传感器装置的数据，c)图像传感器的数据、例如数字图像数据。在另外的示例性实施方式中，替代或补充于上述示例性提及的传感器装置类型，也可以使用其他的传感器类型，例如用于例如车辆的环境的。
12、在另外的示例性实施方式中设置，该方法具有：例如基于该空间区域的第二部分与该空间区域的第一部分之间的相关关系来变换与经变换的第二子数据组关联的探测结果，其中，例如获得经变换的第二探测结果。
13、换言之，在另外的示例性实施方式中，可以将已知的变换用于例如第二地区的数据，该已知的变换这样映射第二地区的数据，使得该第二地区的数据如来自例如第一地区的数据那样表现。
14、在另外的示例性实施方式中设置，该方法具有：汇总经变换的第二探测结果与第一探测结果，该第一探测结果与第一子数据组关联。
15、在另外的示例性实施方式中设置，该方法具有：将所述第一数据划分成n个子数据组，其中，n>1，所述子数据组分别与该空间区域的第n部分关联；变换所述n个子数据组的第一数量n1的子数据组，其中，获得n1个经变换的子数据组；借助例如同一探测器分析处理所述n个子数据组的第一子数据组和n1个经变换的子数据组中的至少一个、例如所有的经变换的子数据组。
16、在另外的示例性实施方式中设置，该方法具有以下元素中的至少一个元素：a)变换与所述n1个经变换的子数据组关联的探测结果，其中，例如分别获得经变换的第二探测结果，b)汇总经变换的第二探测结果与第一探测结果，所述第一探测结果与所述n个子数据组的第一子数据组关联。这例如使得能够实现与该空间区域的不同部分关联的探测结果的高效的表示和必要时进一步处理。
17、在另外的示例性实施方式中设置，变换具有旋转，例如围绕提供第一数据的传感器装置的参考点、例如中点。例如，如上文中已经所述的那样，在一些实施方式的情况下，传感器装置可以构造为激光雷达传感器装置，并且参考点可以表征例如激光雷达传感器装置的中点。
18、在另外的示例性实施方式中，替代或补充于旋转也可以使用至少一个其他的已知的变换。
19、在另外的示例性实施方式中设置，与空间区域关联的第一数据与(例如在平行于地面、如例如车行道表面的虚拟平面中的)360°的角度关联，其中，该空间区域的第n部分与360°/n的角度关联。在另外的示例性实施方式中，例如可以将空间区域的这样的划分在使用激光雷达传感器装置的情况下用于车辆、例如机动车，例如以便获得空间区域的四个分别至少呈约90°大小的、例如环绕车辆的部分。以这种方式例如能够将车辆的环境高效地细分成空间区域的多个相应的部分，其中，基于根据所述实施方式的原理可高效地处理与空间区域的对应的部分关联的子数据组。
20、在另外的示例性实施方式中设置，与空间区域关联的第一数据与(例如在平行于地面、如例如车行道表面的虚拟平面中的)x°的总和角度关联，其中，空间区域的第n部分与(x/n)°的角度关联，其中，x<>360。换言之，在另外的示例性实本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于处理与至少一个空间区域(RB)关联的第一数据(DAT-1)、例如传感器数据的方法、例如计算机实现的方法，所述方法具有：将所述第一数据(DAT-1)划分(100)成与所述空间区域(RB)的第一部分(RB-1)关联的至少一个第一子数据组(TD-1)和与所述空间区域(RB)的第二部分(RB-2)关联的第二子数据组(TD-2)，其中，所述空间区域(RB)的第二部分(RB-2)至少区域式地与所述空间区域(RB)的第一部分(RB-1)不同；例如基于所述空间区域(RB)的第二部分(RB-2)与所述空间区域(RB)的第一部分(RB-1)之间的相关关系来变换(102)所述第二子数据组(TD-2)，其中，获得经变换的第二子数据组(TD-2’)；借助用于对象探测的探测器(DET)分析处理(104)所述第一子数据组(TD-1)和所述经变换的第二子数据组(TD-2’)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述探测器(DET)具有例如人工的，例如CNN(卷积神经网络)类型的至少一个神经网络，所述至少一个神经网络例如是RPN(区域候选网络)类型。
3.根据上述权利要求中的
4.根据上述权利要求中的至少一项所述的方法，所述方法具有：例如基于所述空间区域(RB)的第二部分(RB-2)与所述空间区域(RB)的第一部分(RB-1)之间的相关关系来变换(106)与所述经变换的第二子数据组(TD-2’)关联的探测结果(DE-2)，其中，例如获得经变换的第二探测结果(DE-2’)。
5.根据权利要求4所述的方法，所述方法具有：汇总(108)所述经变换的第二探测结果(DE-2’)与第一探测结果(DE-1)，所述第一探测结果与所述第一子数据组(TD-1)关联。
6.根据上述权利要求中的至少一项所述的方法，所述方法具有：将所述第一数据(DAT-1)划分(110)成n个子数据组(TD-1、TD-2、…、TD-n)，其中，n>1，所述子数据组分别与所述空间区域(RB)的第n部分(RB-n)关联；变换(112)所述n个子数据组(TD-1、TD-2、…、TD-n)的第一数量N1的子数据组(TD-2、…、TD-n)，其中，获得N1个经变换的子数据组(TD-2’、…、TD-n’)；借助所述探测器(DET)分析处理(114)所述n个子数据组(TD-1、TD-2、…、TD-n)的第一子数据组(TD-1)和N1个经变换的子数据组(TD-2’、…、TD-n’)中的至少一个、例如所有的经变换的子数据组(TD-2’)。
7.根据权利要求6所述的方法，所述方法具有以下元素中的至少一个元素：a)变换(116)与所述N1个经变换的子数据组(TD-2’、…、TD-n’)关联的探测结果(DE-2、…、DE-n)，其中，例如分别获得经变换的第二探测结果(DE-2’、…、DE-n’)，b)汇总(118)所述经变换的第二探测结果(DE-2’、…、DE-n’)与第一探测结果(DE-1)，所述第一探测结果与所述n个子数据组(TD-1、TD-2、…、TD-n)的第一子数据组(TD-1)关联。
8.根据上述权利要求中的至少一项所述的方法，其中，所述变换(106；116)具有旋转(106a；116a)，例如围绕提供所述第一数据(DAT-1)的传感器装置(10)的参考点(RP)、例如中点。
9.根据上述权利要求中的至少一项所述的方法，其中，与所述空间区域(RB)关联的第一数据(DAT-1)与360°的角度关联，并且其中，所述空间区域(RB)的第n部分(RB-n)与360°/n的角度关联。
10.一种设备(200)，所述设备用于实施根据上述权利要求中的至少一项所述的方法。
11.一种车辆(15)、例如机动车，其具有根据权利要求10所述的至少一个设备(200)。
12.一种计算机可读的存储介质(SM)，所述存储介质包括指令(PRG)，在通过计算机(202)实施时，所述指令促使所述计算机实施根据权利要求1至9中至少一项所述的方法。
13.一种计算机程序(PRG)，所述计算机程序包括指令，在通过计算机(202)执行所述程序(PRG)时，所述指令促使所述计算机实施根据权利要求1至9中至少一项所述的方法。
14.一种数据载体信号(DCS)，所述数据载体信号传输和/或表征...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种用于处理与至少一个空间区域(rb)关联的第一数据(dat-1)、例如传感器数据的方法、例如计算机实现的方法，所述方法具有：将所述第一数据(dat-1)划分(100)成与所述空间区域(rb)的第一部分(rb-1)关联的至少一个第一子数据组(td-1)和与所述空间区域(rb)的第二部分(rb-2)关联的第二子数据组(td-2)，其中，所述空间区域(rb)的第二部分(rb-2)至少区域式地与所述空间区域(rb)的第一部分(rb-1)不同；例如基于所述空间区域(rb)的第二部分(rb-2)与所述空间区域(rb)的第一部分(rb-1)之间的相关关系来变换(102)所述第二子数据组(td-2)，其中，获得经变换的第二子数据组(td-2’)；借助用于对象探测的探测器(det)分析处理(104)所述第一子数据组(td-1)和所述经变换的第二子数据组(td-2’)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述探测器(det)具有例如人工的，例如cnn(卷积神经网络)类型的至少一个神经网络，所述至少一个神经网络例如是rpn(区域候选网络)类型。
3.根据上述权利要求中的至少一项所述的方法，其中，所述第一数据(dat-1)具有以下元素中的至少一个元素：a)激光雷达传感器装置(10a)的数据(dat-lid)，所述数据例如能够通过点云来表征，b)雷达传感器装置(10b)的数据(dat-rad)，c)图像传感器(10c)的数据(dat-bild)、例如数字图像数据。
4.根据上述权利要求中的至少一项所述的方法，所述方法具有：例如基于所述空间区域(rb)的第二部分(rb-2)与所述空间区域(rb)的第一部分(rb-1)之间的相关关系来变换(106)与所述经变换的第二子数据组(td-2’)关联的探测结果(de-2)，其中，例如获得经变换的第二探测结果(de-2’)。
5.根据权利要求4所述的方法，所述方法具有：汇总(108)所述经变换的第二探测结果(de-2’)与第一探测结果(de-1)，所述第一探测结果与所述第一子数据组(td-1)关联。
6.根据上述权利要求中的至少一项所述的方法，所述方法具有：将所述第一数据(dat-1)划分(110)成n个子数据组(td-1、td-2、…、td-n)，其中，n>1，所述子数据组分别与所述空间区域(rb)的第n部分(rb-n)关联；变换(112)所述n个子数据组(td-1、td-2、…、td-n)的第一数量n1的子数据组(td-2、…、td-n)，其中，获得n1个经变换的子数据组(td-2’、…、td-n’)；借助所述探测器(det)分析处理(114)所述n个子数据组(td-1、td-2、…、td-n)的第一子数据组(td-1)和n1个经变换的子数据组(td-2’、…、td-n’)中的至少一个、例如所有的经变换的子数据组(td-2’)。
7.根据权利要求6所述的方法，所述方法具有以下元素中的至...
【专利技术属性】
技术研发人员：F·德鲁兹，F·法永，L·罗森鲍姆，J·里希特，C·格莱泽，F·蒂姆，D·冯，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：
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