[发明专利]对象分类方法、对象分类电路、机动车辆

权利要求书

1.对象分类方法 （1），所述对象分类方法包括：

基于传感器（12）的传感器数据来分类（2）对象，其中所述分类基于人工智能的训练，其中所述训练包括：

获得表明所述对象的第一传感器数据；

获得表明所述对象的第二传感器数据，其中在所述第一传感器数据和所述第二传感器数据之间存在部分对称；

识别出所述部分对称；并且

基于所识别出的所述部分对称创建对象类。

2.根据权利要求1所述的对象分类方法（1），其中所述人工智能包括深度神经网络。

3.根据上述权利要求其中任一项所述的对象分类方法（1），其中所述第二传感器数据基于所述第一传感器数据的改变。

4.根据权利要求3所述的对象分类方法（1），其中所述改变包括下列至少之一：图像数据改变、语义改变和动态改变。

5.根据权利要求4所述的对象分类方法（1），其中所述图像数据改变包括下列至少之一：对比度移位、色彩改变、色彩深度改变、图像清晰度改变、亮度改变、传感器噪声、位置改变、旋转和扭曲。

6.根据权利要求4和5其中任一项所述的对象分类方法（1），其中所述语义改变包括下列至少之一：照明改变、天气条件改变和对象特性改变。

7.根据权利要求4至6其中任一项所述的对象分类方法（1），其中所述动态改变包括下列至少之一：加速、减速、运动、天气改变和照明状况改变。

8.根据权利要求3至7其中任一项所述的对象分类方法（1），其中所述改变基于传感器数据改变方法。

9.根据权利要求8所述的对象分类方法（1），其中所述传感器数据改变方法包括下列至少之一：图像数据改变、传感器数据改变、风格迁移网络、手动交互和重新记录数据。

10.根据权利要求9所述的对象分类方法（1），其中所述改变还基于至少两个传感器数据改变方法的混合。

11.根据权利要求9和10其中任一项所述的对象分类方法（1），其中所述改变还基于下列至少之一：批处理、可变训练步幅和可变训练权重。

12.根据上述权利要求其中任一项所述的对象分类方法（1），其中所述训练还包括：

识别出所述第二传感器数据关于所述第一传感器数据而言的不相关改变；并且

标记所述不相关改变作为错误，以用于识别出所述部分对称。

13.根据上述权利要求其中任一项所述的对象分类方法（1），其中所述传感器（12）包括下列至少之一：摄像机、雷达、激光雷达。

14.对象分类电路（11），所述对象分类电路被设立为，实施根据上述权利要求其中任一项所述的对象分类方法（1）。

15.机动车辆（10），所述机动车辆具有根据权利要求14所述的对象分类电路（11）。