[发明专利]具有目标明确的预处理的图像分析处理在审
| 申请号: | 201880044907.4 | 申请日: | 2018-06-11 |
| 公开(公告)号: | CN110832505A | 公开(公告)日: | 2020-02-21 |
| 发明(设计)人: | S·勒诺;J·E·M·梅纳特;S·比朔夫 | 申请(专利权)人: | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/40 | 分类号: | G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62;G06T5/00;G06T7/13 |
| 代理公司: | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人: | 郭毅 |
| 地址: | 德国斯*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 具有 目标 明确 预处理 图像 分析 处理 | ||
1.一种用于识别在输入图像(2)中的特征(21)或对象(22)的系统(1),所述系统包括至少一个预处理模块(3)以及至少一个分析处理模块(5,5a,5b),所述至少一个预处理模块构造为KI模块并且构造用于由所述输入图像(2)借助参数化的内部的处理链(31)产生至少一个中间图像(4,4a,4b),所述至少一个分析处理模块构造用于识别(51,51a,51b)在所述中间图像(4)中的所期望的特征(21)或对象(22)。
2.根据权利要求1所述的系统(1),其特征在于,设有至少一个评估模块(6,6a,6b),所述至少一个评估模块构造用于定性地评估(61,61a,61b)由所述分析处理模块(5,5a,5b)提供的结果(51,51a,51b)并且将所述结果反馈到所述预处理模块(3)的输入端(32,32a,32b)中。
3.根据权利要求1至2中任一项所述的系统(1),其特征在于,设置多个分析处理模块(5a,5b),其中,所述中间图像(4a,4b)和/或所述特征(21)或对象(22)彼此不同,所述分析处理模块(5a,5b)获得所述中间图像(4a,4b),所述分析处理模块(5a,5b)分别构造用于所述特征(21)或对象(22)的识别。
4.根据权利要求2和3所述的系统(1),其特征在于,所述评估模块(6)构造用于将由所述多个分析处理模块(5a,5b)所提供的结果的评估(61a,61b)合并成总评估(61)并且将所述总评估(61)反馈到所述预处理模块(3)的输入端(32)中。
5.根据权利要求3至4中任一项所述的系统(1),其特征在于,在所述预处理模块(3)中,所述输入图像(2)在产生用于多个分析处理模块(5a,5b)的中间图像(4a,4b)时遍历同一个内部的处理链(31)。
6.根据权利要求3至5中任一项所述的系统(1),其特征在于,至少一个分析处理模块(5a)构造用于识别(51a)至少一个对象(22),而至少一个另外的分析处理模块(5b)构造用于识别(51b)至少一个边沿(21)。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的系统(1),其特征在于,所述内部的处理链(31)包括至少一个人工神经网络,所述至少一个人工神经网络由人工的神经元(33)的多个层(31a-31h)构成,其中,输入层(31a)接收所述输入图像(2),中间图像层(31h)存储所述中间图像(4,4a,4b),以及在所述输入层(31a)与所述中间图像层(31h)之间布置有至少两个处理层(31b-31g),其中,所述处理链(31)的参数包括在所述神经网络(31)的层(31a-31h)之间的连接(34)的权重。
8.根据权利要求7所述的系统(1),其特征在于,所述处理层(31b-31g)中的至少一个构造用于借助卷积核对图像数据进行卷积运算和/或通过降采样来压缩所述图像数据。
9.根据权利要求7至8中任一项所述的系统(1),其特征在于,所述神经网络(31)在所述中间图像层(31h)的背向所述输入层(31a)的一侧上具有至少一个分析处理层(31i),在所述至少一个分析处理层中实现所述分析处理模块(5,5a,5b)的功能性的至少一部分。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的系统(1),其特征在于,附加地设有用于获得所述输入图像(2)的摄像机(7)。
11.根据权利要求10所述的系统(1),其特征在于,所述摄像机(7)构造成通过车辆的挡风玻璃进行冷却,其中,所述摄像机(7)具有最大5瓦特的电功率消耗,和/或所述预处理模块(3)附加地构造用于求取如下的至少一个调节参量(71):所述至少一个调节参量引导至所述摄像机(7)并且用于所述摄像机(7)的至少一个运行参数(72)。
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