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[发明专利]用于生成计算机视觉的可靠性指示的计算机实现的方法-CN202280013974.6在审
发明人： U·赛格尔;C·格拉迪施;M·沃尔勒;C·海因策曼 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：用于生成计算机视觉的可靠性指示的计算机实现的方法(100)，包括：‑获得(102)包括表示所观察场景的输入图像或图像序列的视觉数据，其中所述视觉数据由第一视觉参数集(10)可表征；‑使用对第二视觉参数集敏感的计算机视觉可靠性模型(45)来分析(104)被包括在视觉数据中的所观察场景，其中第二视觉参数集包括第一视觉参数集的子集，其中第二视觉参数集是根据应用于所述第一视觉参数集中的多个参数的敏感度分析来从所述第一视觉参数集获得的，其中所述敏感度分析是在计算机视觉可靠性模型(45)的离线训练阶段期间执行的；‑使用对所观察场景的分析来生成(106)所观察场景的可靠性指示数据；和‑输出(108)计算机视觉模型的可靠性指示数据。
用于生成计算机视觉可靠性指示实现方法

[发明专利]用于评价图像分类器的方法和装置-CN202180014940.4在审
发明人： M·利特尔;J·奥勒金;C·格拉迪施;K·格劳;O·维勒尔斯;S·苏德霍尔特;M·沃尔勒;C·海因茨曼 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V10/776 文献下载
摘要：用于评价图像分类器（60）的计算机实现的方法，其中所述图像分类器（60）的分类器输出（y）被用于操控至少部分自主的机器人（100、220），其中用于评价的方法包括以下步骤：•确定（300）第一数据组，其中所述第一数据组包含图像数据，其中注释被分派给图像，其中所述注释包含关于在相应的图像中映射的场景和/或关于要分类的图像区域和/或关于所述机器人（100、220）的运动信息的信息；·基于所述注释确定（301）所述场景的通过所述机器人（100、220）可到达的区域（212）；•确定（302）针对由所述图像分类器要分类的图像区域的相关性值；•借助于所述图像分类器对第一图像数据组的图像数据进行分类（303）；•基于通过所述图像分类器（60）正确分类的图像区域和错误分类的图像区域以及对应的图像区域的所计算的相关性值来对所述图像分类器进行评价（304）。
用于评价图像分类方法装置

[发明专利]测试机器学习的现实与合成图像一致性的计算机实现方法-CN202210136604.3在审
发明人： C·格拉迪施;C·海因茨曼;M·沃尔勒 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2022-02-15 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：提供了测试机器学习的现实与合成图像一致性的计算机实现方法。计算机视觉关注计算机可以如何从数字图像或视频中自动获得高级理解。计算机视觉系统在汽车或机器人车辆领域的应用越来越多。训练和测试计算机视觉模型通常基于生成的合成视觉数据。然而，这种生成的合成视觉数据的验证是一项复杂的任务。本说明书讨论了一种用于测试由合成图像生成器生成的图像和从真实视觉数据获得的图像之间的一致性的计算机实现方法。一致性测试结果是由比较全局灵敏度分析的结果得出的，全局灵敏度分析用于对合成和真实视觉数据两者的视觉参数对计算机视觉模型的影响进行排序。
测试机器学习现实合成图像一致性计算机实现方法

[发明专利]分析视觉参数的相关性以训练计算机视觉模型的计算机实现方法-CN202210072380.4在审
发明人： C·海因茨曼;C·格拉迪施;M·沃尔勒;U·瑟格尔 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：计算机视觉涉及计算机如何能够从数字图像或视频中自动获得高级理解。计算机视觉系统在汽车或机器人车辆领域的应用日益增加。计算机视觉可以通过考虑定义视觉数据项中的至少一个视觉状态的视觉参数来改进。然而，先验地，不清楚哪些视觉参数与计算机视觉相关。本说明书讨论了用于分析视觉参数的相关性以训练计算机视觉模型的计算机实现方法。在调整视觉参数集以增加它们的相关性时，得到了可以在（重新）训练和/或测试计算机视觉模型中使用的视觉数据的新集合和对应的地面实况。
分析视觉参数相关性训练计算机模型实现方法

[发明专利]修改表征计算机视觉模型的参数集-CN202210036138.1在审
发明人： C·格拉迪施;C·海因茨曼;M·赫尔曼;M·沃尔勒;N·沙尔姆 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书涉及一种用于修改第一视觉参数规范以提供表征计算机视觉模型的第二视觉参数规范的计算机实现的方法。相关联的方面涉及用于提供训练数据集的计算机实现的方法、用于训练计算机视觉模型的计算机实现的方法、装置、计算机程序和计算机可读介质。计算机视觉关注计算机如何从数字图像或视频中自动获得高级别的理解。计算机视觉系统越来越多地应用于汽车或机器人车辆领域。然而，这样的系统的验证是一项复杂的任务。在计算机视觉系统中使用的计算机视觉模型的特征在于，定义了计算机视觉模型的操作设计域的视觉参数规范。本说明书讨论了如何通过根据计算机视觉模型的灵敏度分析改进视觉参数规范来修改表征计算机视觉模型（16）的操作设计域的视觉参数规范。
修改表征计算机视觉模型参数

[发明专利]用于检验技术系统的方法和装置-CN202210036268.5在审
发明人： C·格拉迪施;尹智洙;J·索恩斯;P·格拉瑟尔;T·赫因兹;N·B·阮 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：用于检验技术系统的方法（10），其特征在于下列特征：‑借助给定的分布（33）计算系统的不确定性参数（34）的值分配或变化，‑借助系统的仿真（11）在所述不确定性参数（34）的变化中执行测试（12），‑就对系统的定量要求的满足量度（13）和所述仿真（11）的误差量度（14）而言评估所述测试（12），‑根据满足量度（13）和误差量度（14）在考虑到在所述仿真（11）中或系统处观察到的不确定性参数（34）的情况下，将所述测试（12）要么归类为可靠的，要么归类为不可靠的。
用于检验技术系统方法装置

[发明专利]计算机视觉模型的验证-CN202210041577.1在审
发明人： C·格拉迪施;C·海因茨曼;M·沃尔勒 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：计算机视觉模型的验证。计算机视觉关注计算机可以如何从数字图像或视频自动获得高级理解。发现计算机视觉系统对汽车或机器人车辆领域的越来越多应用。计算机视觉可以处理来自至少一个检测器和该检测器的环境之间的任何相互作用的输入。该环境可以被至少一个检测器感知为一个场景或一系列场景。在本说明书中，提出基于给定视觉参数如何影响计算机视觉模型的性能的敏感度分析来减少视觉参数集中的参数数量，以提供具有减小尺寸的验证参数集。
计算机视觉模型验证

[发明专利]生成用于指定视觉数据集的数据结构-CN202210041590.7在审
发明人： C·格拉迪施;C·海因茨曼;M·赫尔曼;M·沃尔勒;N·沙尔姆 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：生成用于指定视觉数据集的数据结构。计算机视觉关注计算机可以如何从数字图像或视频自动获得高级理解。发现计算机视觉系统对汽车或机器人车辆领域的越来越多应用。然而，此类系统的定义和验证以及相关联的训练数据是复杂的任务。本说明书讨论了如何通过基于计算机视觉模型的敏感度分析生成包括多个语言实体的数据结构来促进计算机视觉模型的描述或配置，所述多个语言实体定义了视觉参数到视觉参数空间的语义映射。
生成用于指定视觉数据数据结构

[发明专利]用于训练计算机视觉模型的计算机实现的方法-CN202210041593.0在审
发明人： C·格拉迪施;C·海因茨曼;M·沃尔勒 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：用于训练计算机视觉模型的计算机实现的方法。计算机视觉关注计算机如何可以从数字图像或视频自动获得高级理解。发现计算机视觉系统对汽车或机器人车辆领域的越来越多应用。然而，此类系统的验证是复杂的任务。本说明书讨论了一种计算机实现的方法（100），用于训练计算机视觉模型（16）以表征使用视觉参数被参数化的观察场景（110）的元素。在计算机视觉模型的迭代训练期间，基于用于对视觉参数对计算机视觉模型的影响进行评级的（全局）敏感度分析，变更计算机视觉模型的潜在变量。
用于训练计算机视觉模型实现方法

[发明专利]用于操控车辆的方法-CN202111491722.8在审
发明人： C·海因策曼;A·海尔;C·格拉迪施;J·厄勒金;M·布茨;M·赫尔曼;M·利特尔;N·沙尔姆;T·布拉德 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： B60W60/00 文献下载
摘要：提出了一种用于控制车辆的方法，其中：读取数字道路地图的数据；为数字道路地图确定区域；并且根据特定的区域，沿着数字道路地图的道路确定可能的行驶流程。此外，根据传感器数据和/或车辆的当前行驶数据，确定当前的或预测的交通情况是否在可能的流程之外或对应于被确定为处于规定运行区域之外的可能的流程。如果当前的或预测的交通情况处于可能的流程之外或者相应于在规定运行区域之外的可能的流程，则确定一种措施，并且根据所采取的措施来操控车辆。
用于操控车辆方法

[发明专利]用于检查技术系统的方法和装置-CN202110545614.8在审
发明人： C·格拉迪施;尹智洙;J·孙斯;P·格拉瑟;T·海因茨;D·塞勒-图尔 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2021-05-19 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：用于检查技术系统的方法（10），其特征在于下列特征：‑借助于所述系统的模拟（11）来执行测试（12）；‑在对所述系统的定量要求的满足程度（13）和所述模拟（11）的不同的误差程度（14）方面分析所述测试（12）；‑与所述满足程度（13）和所述误差程度（14）中的每个误差程度相关地，根据情况将所述测试（12）分级（15）为要么可靠（16）要么不可靠；以及‑与被分级为可靠（16）的多个测试（12）相关地，在所述误差程度（14）下进行选择（32）。
用于检查技术系统方法装置

[发明专利]用于检查技术系统的方法和设备-CN202110539510.6在审
发明人： D·塞勒-图尔;尹智洙;J·孙斯;P·格拉瑟尔;T·赫因兹;C·格拉迪施 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：用于检查技术系统的方法（10）和设备，其特征在于以下特征：借助于所述系统的仿真（11）来执行测试（12），在对所述系统的定量要求的满足度量（13）和所述仿真（11）的误差度量（14）方面对所述测试（12）进行评估，根据满足度量（13）和误差度量（14）将所述测试（12）归类为可靠或不可靠，以及从通过用户（33）进行的归类和与此相关的预给定（32）中导出（31）适用于所述误差度量（14）的阈值（34）。
用于检查技术系统方法设备

[发明专利]用于检查技术系统的方法和设备-CN202110539605.8在审
发明人： C·格拉迪施;D·塞勒-图尔;尹智洙;J·孙斯;P·格拉瑟;T·赫因兹 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：用于检查技术系统的方法（10）和设备，其特征在于以下特征：借助于所述系统的仿真（11）来执行测试（12），在对所述系统的定量要求的满足度量（13）和所述仿真（11）的误差度量（14）方面对所述测试（12）进行评估，根据满足度量（13）和误差度量（14）将所述测试（12）归类（15）为可靠（16）或不可靠（17），以及基于所述归类（15）选择（33）或改善（34）用于所述仿真（11）的仿真模型。
用于检查技术系统方法设备

[发明专利]用于检查技术系统的方法和设备-CN202110471055.0在审
发明人： C·格拉迪施;D·塞勒-图尔;J·孙斯;P·格拉瑟尔;T·赫因兹;尹智洙 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：用于检查技术系统的方法（10）和设备，其特征在于以下特征：借助于对所述系统的仿真（11）来执行测试（12），在对所述系统的定量要求的满足度量（13）和所述仿真（11）的误差度量（14）方面对所述测试（12）进行评估，根据满足度量（13）和误差度量（14）将所述测试（12）归类（15）为可靠（16）或不可靠（17）。
用于检查技术系统方法设备

[发明专利]用于机器学习的计算机实现的方法和设备-CN202110174987.9在审
发明人： C·海因泽曼;C·格拉迪施;M·赫尔曼;M·韦尔勒 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2021-02-09 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：用于机器学习的设备和计算机实现的方法，其中提供第一输入数据（500），所述第一输入数据（500）包括关于用于机器学习的维度和选项的信息，其中根据关于用于所述机器学习的至少一个测试用例的维度和选项的信息向这些维度其中至少一个维度分配（504）这些选项其中至少一个选项，其中确定（512）在所述测试用例集合（510）中缺少的维度子集的选项组合，其中为所述组合确定测试用例。
用于机器学习计算机实现方法设备

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