[发明专利]监控系统及自动执行安全功能的方法及生成合成训练数据集的系统和方法

权利要求书

1.一种用于生成用于训练机器学习计算机视觉模型的合成训练数据集的计算机实现的方法，所述机器学习计算机视觉模型用于通过至少一个传感器设备(2)关于至少一个用户定义的感兴趣对象地、监控要监控的环境(11)，其中对于所述监控，关于所述至少一个感兴趣对象地处理和评估空间分辨传感器数据，所述方法包括：

-基于用户输入数据接收用户定义的感兴趣对象的至少一个模型(10a-10c)、特别是2D或3D模型(10a-10c)；

-基于用户输入数据确定至少一个渲染参数，并优选地确定多个渲染参数；

-通过基于至少一个渲染参数(60)渲染感兴趣对象的至少一个模型(10)来生成训练图像(I)集；

-生成关于至少一个感兴趣对象的训练图像(I)集的注释数据(F)；

-提供包括训练图像(I)集和注释数据的训练数据集，训练数据集用于输出给用户和/或用于训练计算机视觉模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述训练数据集的生成、优选地是所述感兴趣对象的至少一个模型和/或所述至少一个渲染参数和/或所渲染的训练图像的至少一部分的生成是基于至少一个环境参数来确定的，环境参数是所述待监控环境(11)和/或所述传感器设备(2)的特征。

3.根据前述权利要求任一项所述的方法，其中所述至少一个渲染参数是基于所述至少一个传感器设备(2)的视场和/或位置和/或方位和/或传感器数据生成参数来确定的。

4.根据前述权利要求任一项所述的方法，其中所述训练图像集基于要监控的环境的一部分的尤其是照片级真实的背景图像和/或3D环境数据被生成。

5.根据前述权利要求任一项所述的方法，其中所述训练图像集基于照明条件和/或天气条件和/或一天的时间的尤其是随机的变化被生成。

6.根据前述权利要求任一项的方法，其中为了基于用户输入数据确定至少一个渲染参数、优选地确定多个渲染参数，至少一个渲染参数、优选地多个渲染参数在考虑用户输入数据情况下随机地被确定。

7.一种用于训练机器学习计算机视觉模型的计算机实现的方法，所述机器学习计算机视觉模型用于关于至少一个用户定义的感兴趣对象地监控待监控环境(11)，其中，对于所述监控，由至少一个传感器设备(2)生成的、用于对待监控环境的至少一部分(11)的环境感知的空间分辨传感器数据、关于所述至少一个感兴趣对象地被处理和评估，其中所述机器学习计算机视觉模型包括可训练参数集，其特征在于，所述方法包括根据前述权利要求之一所述的生成训练数据集，以及基于所述训练数据集训练所述机器学习计算机视觉模型。

8.一种用于自动执行监控系统(100)的安全功能的方法，该监控系统用于基于由至少一个传感器设备(2)生成的用于环境感知的空间分辨传感器数据关于至少一个、特别是用户定义的感兴趣对象地、监控待监控环境(11)，至少一个传感器设备(2)用于对待监控环境的至少一部分(11)进行环境感知，所述方法包括：

-接收由所述至少一个传感器设备(2)生成的空间分辨传感器数据；

-访问用于关于所述至少一个感兴趣对象、特别是用户定义的感兴趣对象地、监控要监控的环境的经训练的机器学习计算机视觉模型，其中对于所述监控，针对所述至少一个感兴趣对象处理和评估空间分辨传感器数据，由此确定至少一个监控参数，其中所述机器学习计算机视觉模型包括设置为作为基于合成训练数据集的训练过程的结果而学习的值的参数集，合成训练数据集特别是自动地通过根据至少一个渲染参数渲染所述至少一个感兴趣对象的至少一个模型(10a-10c)、特别是2D或3D模型(10a-10c)而生成，其中所述训练数据集的生成，优选地是所述感兴趣对象的至少一个模型和/或所述至少一个渲染参数和/或所渲染的训练图像的至少一部分的生成是基于至少一个环境参数来确定的，环境参数是要监控的环境(11)和/或传感器设备(2)的特征；

-根据所述至少一个监控参数执行所述安全功能。