[发明专利]用于传感器数据中改善的对象标记的方法和系统

权利要求书

1.一种用于传感器数据中的对象标记的方法，所述方法具有以下步骤：

通过至少一个传感器(140，150)检测第一状态中的场景(170)，

在包含所述第一状态中的场景的第一数据集(190)中，将第一对象标记(195)分配给包含在所述场景中的至少一个对象(180)，

其特征在于，

通过所述至少一个传感器(140，150)检测不同于所述第一状态的第二状态中的类似的或至少基本一致的场景(170‘)，

对于在所述场景(170‘)的第二状态中所识别出的对象(180)，至少部分地采纳包含在所述第一数据集(190)中的所述第一对象标记(195)作为第二数据集(190‘)中的第二对象标记(195‘)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，为了识别所述第二数据集(190‘)中的场景(170‘)，将所述场景(170)的地点信息分配给所述第一数据集(190)。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，为了识别所述第二数据集(190‘)中的场景(170‘)，将所述场景(170)的视角信息和/或位姿信息分配给所述第一数据集(190)。

4.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一对象标记(195)的采纳至少部分自动化地通过人工智能模块(120)——KI模块进行。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述KI模块的人工神经网络(130)确定所述第一和第二数据集(190，190‘)中的所述场景(170，170‘)的一致的图像区域。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述人工神经网络(130)提供逐像素的一致性掩膜作为输出。

7.根据权利要求4至6中任一项所述的方法，其特征在于，将所述第一和/或第二数据集(190，190‘)作为训练数据集(200)提供给所述KI模块(120，210)。

8.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，优选地通过SLAM方法，确定在所述第一状态与所述第二状态之间所述场景(170，170‘)的区分特征，并且将所述第二对象标记(195)分配给所述区分特征。

9.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，通过图像序列检测所述第二状态中的场景(170‘)，并且基于在待标记的单个图像之前和/或之后的至少一个单个图像补偿以下不利位置：由所述不利位置检测到所述第二状态中的场景(170‘)。

10.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述场景(170，170)的所述第一状态和所述第二状态通过天气条件、照明条件或类似条件来进行区分。

11.一种用于传感器数据中的对象标记的系统(100)，所述系统具有：

至少一个第一传感器(140)，所述至少一个第一传感器用于检测场景(170，170‘)，

数据处理装置(110)，

其特征在于，

所述数据处理装置(110)设置用于，

在包含第一状态中的场景(170)的第一数据集(190)中，将第一对象标记(195)分配给包含在所述场景(170)中的至少一个对象(180)，

对于在所述场景的第二状态中所识别出的对象(180)，至少部分地采纳包含在所述第一数据集(190)中的所述第一对象标记(195)作为第二数据集(190‘)中的第二对象标记(195‘)。

12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于第二传感器(150)，所述第二传感器用于在所述场景(170，170‘)的检测期间进行地点确定和/或位姿确定，其中，所述地点确定和/或位姿确定能够分配给所检测的场景(170，170‘)。