[发明专利]传感器数据中的改善的对象标记

说明书

本发明能够实现传感器数据(101)中的更高效的对象标记。为此，提供一种用于传感器数据(101)中的对象标记的方法，在该方法中，首先将传感器数据(101)提供(S1)给人工智能模块(114)——KI模块。根据本发明，然后通过KI模块(114)将第一对象标记(103)自动地分配(S2)给在传感器数据(101)中识别到和/或推测出的至少一个对象。最后，为了检查第一对象标记(103)，将包括第一对象标记(103)的传感器数据(101)提供(S3)给检查装置(113)。可以借助数据处理装置(110)来执行该方法。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，本发明尤其涉及用于传感器数据中的对象标记或注释的一种计算机支持的方法以及一种数据处理装置，所述传感数据例如可以作为图像数据存在。

背景技术

自动的对象识别可以以多种方式应用于人工智能领域。因此，在机动车的自主驾驶运行中，为了使机动车安全地运动穿过道路交通，传感器数据中的自动对象识别是一项基本任务。

为此，机动车可以包括一个或多个传感器和以及人工智能模块——在下文中也称为KI模块，该KI模块识别传感器数据中的对象并且在此基础上控制行驶操作。为了提供用于该任务的KI模块，尤其在开始运行之前(必要时也在运行期间)，可以借助训练数据组来训练该KI模块，以便例如确保可靠的对象识别或对象分类。为了训练这种能力，例如可以首先给由传感器数据获得的图像中识别到的对象设置对象标记(即所谓的标签)，以便从图像与对象标记的组合中产生例如用于KI模块的训练数据组。

通常由操作人员借助为此设置的(带有图形用户界面的)计算机程序来进行对象标记或注释。在此，操作人员分析处理传感器数据，并且给其中能够辨识出的对象设置相应的对象标记或标签。这也可以通过所谓的众包(Crowdsourcing)来成本有利地实现，在众包的情况下，例如将对象标记或标签作为部分任务通过互联网分配给多个操作人员。虽然可以通过提供这种计算机程序和/或借助众包来节省对象标记情况下的成本。然而，仍期望一种更高效的(尤其时间更高效和/或成本更高效的)对象标记的可能性。

发明内容

因此，本发明的任务是提供如下可能性：更高效地对传感器数据中包含的对象进行对象标记。

该任务通过根据本发明的用于进行对象标记的一种方法和一种数据处理装置来实现。本发明有利的扩展方案从说明书和附图中得出。

所提出的方法适用于产生基于传感器数据的数据(也称为训练数据)，在所述传感器数据中，给至少基本上辨识出的对象分配第一对象标记(也可以称为预标签)。

用于对传感器数据中的对象进行对象标记或添加标签的根据本发明的方法例如可以计算机支持地在数据处理装置中实现，该数据处理装置具有至少一个存储单元和计算单元或处理器，所述方法包括以下步骤：

-首先，将在所包含的对象方面待检查的传感器数据提供给人工智能模块(简称KI模块)。传感器数据例如可以作为图像数据存在于文件中。KI模块可以作为程序代码存储在存储单元中并且由计算单元实施。在此，KI模块可以包括一个或多个(尤其多层的和/或折叠的)人工神经网络，并且该KI模块因此包括至少一个输入层、中间层以及输出层。例如，为了进一步处理，将传感器数据提供给输入层。传感器数据可以由机动车获取并且尤其作为图像数据存在。这些传感器数据可以来自诸如摄像机、激光雷达传感器等的检测装置。传感器数据还可以通过或针对语义区段(sematische Segmentierung)进行预处理。

-根据本发明，然后通过KI模块将第一对象标记自动地分配给在传感器数据中识别到的和/或推测出的至少一个对象。换句话说，给至少部分地识别到的对象分配第一对象标签(即预标签)。因此，例如可以(预先)标识静态的对象(例如树或路灯)或动态的对象(例如另一机动车)。传感器数据例如可以包含交通情况，从而在其中检测到多个对象，这些对象能够被分配给相同的和不同的对象类别，并且这些对象因此具有相同的和不同的第一对象标记(即预标签)。