[发明专利]低水平电磁传感器数据的模糊标记

说明书

本文档描述了用于低水平电磁传感器数据的模糊标记的技术和系统。获得能量谱形式的传感器数据，并且用值一标记由拖尾表示的散射体的估计地理边界内的点。用零和一之间的值标记能量谱的剩余点，其中每个相应剩余点离地理边界越远，该值越小。模糊标记过程可以利用可从能量谱中的能量分布获得的更深入的信息。可以训练模型，以以此方式有效地标记能量谱图。这可以导致比其他标记方法更低的计算成本。此外，可以减少传感器的错误检测，从而导致更准确地检测和跟踪对象。

背景技术

标记数据的可用性是用于训练神经网络模型的监督学习任务的先决条件。机器学习系统的成功部署在很大程度上依赖于稳健的标记数据集。与视觉和自然语言处理相反，汽车电磁传感器缺乏足够的高质量标记数据，从而限制了可用于电磁传感器数据处理的监督学习工具的范围。

发明内容

本文档描述了用于低水平电磁传感器数据的模糊标记的技术和系统。获得能量谱形式的传感器数据，并且用值一标记由拖尾(smear)表示的散射体的估计地理边界内的点。用零和一之间的值标记能量谱的剩余点，每个相应剩余点离地理边界越远，该值越小。模糊标记过程可以利用可从能量谱中的能量分布获得的更深入的信息。可以训练模型，以以此方式有效地标记能量谱图。这可以导致比其他标记方法更低的计算成本。此外，可以减少传感器的错误检测，从而更准确地检测和跟踪对象。

本发明内容介绍了与低水平电磁传感器数据的模糊标记相关的简化概念，在具体实施方式和附图中进一步描述该简化概念。本发明内容并非旨在标识出要求保护的主题的必要特征，也并非旨在用于确定要求保护的主题的范围。尽管主要在汽车雷达传感器的背景下进行了描述，但用于低水平电磁传感器数据的模糊标记的技术可以应用于期望与电磁传感器相关的用于训练模型的稳健标记数据的其他应用。此外，这些技术也可以应用于提供能量谱作为低水平数据的其他传感器系统。

附图说明

在本文档中参考以下附图描述了低水平电磁传感器数据的模糊标记的一个或多个方面的细节，其中贯穿附图使用相同的数字来指示相似的组件：

图1示出了根据本公开的技术的用于低水平电磁传感器数据的模糊标记的示例训练环境；

图2示出了根据本公开的技术的其中可以应用低水平电磁传感器数据的模糊标记的示例环境；

图3示出了根据本公开的技术的示例交通工具，该示例交通工具包括被配置为利用使用低水平电磁传感器数据的模糊标记训练的模型的系统；

图4示出了根据本公开的技术的使用低水平电磁传感器数据的模糊标记来标记的能量谱的图；

图5示出了根据本公开的技术的用于低水平电磁传感器数据的模糊标记的投影到雷达图像上的LiDAR边界框和雷达边界框；

图6示出了根据本公开的技术的用于低水平电磁传感器数据的模糊标记的示例方法。

具体实施方式

概述

由于不同维度(例如，方位角、仰角)中目标的频谱拖尾(例如，侧角仓(sideangular bin)中的雷达泄漏)以及分离和分割对象的难度，单独标记电磁传感器(例如，雷达)数据可能很少见。例如，有限尺寸的散射体(例如，对象)产生正弦函数的雷达回波。该函数沿特定维度(例如，方位角)的能量分布可以显示在散射体的位置处的峰，以及在峰的任意侧上强度减弱的旁瓣。因此，在雷达回波中分割对象或辨别其边界可能具有挑战性。相比之下，光检测和测距(LiDAR)系统产生不同的三维点云，并且相机产生在两个角维度上具有清晰边界的对象。使用LiDAR和相机更容易实现对象的分割和标记。

用于标记雷达数据的一些当前方法可使用由LiDAR或相机产生的刚性标记，LiDAR或相机与雷达系统同时收集数据。可以使用LiDAR或相机图像来产生对象标记，然后将该对象标记投影到雷达数据上，以定义各种标记对象的刚性边界。