[发明专利]用于可靠地标识在视频图像中的对象的方法和装置

权利要求书

1.用于可靠地标识在借助于成像传感器（30）所接收到的输入图像（x）序列中的对象的计算机实现的方法，其中借助于第一机器学习系统（NN1）、尤其是人工神经网络根据所述输入图像（x）来分别确定在相应的输入图像（x）中的光源的位置（P₁、P₂），并且其中尤其是借助于第二机器学习系统（NN2）根据所得到的光源的位置（P₁、P₂）序列来标识输入图像（x）序列中的对象（i）。

2.根据权利要求1所述的方法，其中尤其是借助于所述第二机器学习系统（NN2），除了所标识的对象（i）之外，也标识出在输入图像（x）序列中所标识的对象（i）的属性（v_i、P_i、v_e）。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中尤其是借助于所述第一机器学习系统（NN1），也确定相应的输入图像（x）的标准化（xnorm）。

4.根据权利要求3所述的方法，其中借助于第三机器学习系统（NN3），根据所述相应的输入图像（x）的标准化（xnorm），标识在所述相应的输入图像（x）中的对象。

5.根据权利要求4所述的方法，其中借助于第四机器学习系统（NN4）根据借助于所述第三机器学习系统（NN3）所标识的对象（i）并且根据从所述光源的位置序列中标识的对象（i）以及尤其是也根据所标识的属性（v_i、P_i、v_e）来标识出在所述输入图像（x）中的安全对象（i）。

6.系统（60），所述系统被设立为实施根据权利要求1至5中任一项所述的方法，所述系统包括所述第一机器学习系统（NN1）和所述第二机器学习系统（NN2）。

7.根据权利要求6所述的系统（60），所述系统被设立为实施根据权利要求4至5中任一项所述的方法，所述系统包括所述第三机器学习系统（NN3）。

8.根据权利要求7所述的系统（60），所述系统被设立为实施根据权利要求5所述的方法，所述系统包括第四机器学习系统（NN4）。

9.用于训练根据权利要求6至8中任一项所述的系统（60）的计算机实现的方法，其中生成场景（sz），所述场景包括在空间内在可预先给定的位置的对象和光源，并且根据所述场景（sz）来生成光源的合成位置（P_1,s、P_2,s）的序列，如其会由摄像机（30）从可预先给定的摄像机位置所拍摄到的那样，其中所述第二机器学习系统（NN2）被训练来根据所述光源的合成位置（P_1,s、P_2,s）的序列来推导出所述对象的位置。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述第一机器学习系统（NN1）利用如下数据记录来训练，所述数据记录包括由增强图像（xa）和所属的可预先给定的位置（P_1,s、P_2,s）构成的对，其中所述增强图像（xa）是通过针对真实图像（xr）在可预先给定的位置（P_1,s、P_2,s）人工地添加光源来获得的，并且其中所述第一机器学习系统（NN1）被训练来根据所述增强图像（xa）来确定所述可预先给定的位置（P_1,s、P_2,s）。

11.根据权利要求10所述的方法，其中所述第一机器学习系统（NN1）还利用如下数据记录来训练，所述数据记录也包括真实图像（xr）和所属的增强图像（xa）的对，并且其中所述第一机器学习系统（NN1）被训练来根据所述增强图像（xa）作为经标准化的数据来确定所属的真实图像（xr）。