[发明专利]用于计算用于评估对象探测算法的质量度量的方法

说明书

本发明说明一种用于计算计算机实现的对象探测算法的质量度量的方法，所述方法尤其能够用于启用所述对象探测算法来用于部分自动化的、高度自动化的或者全自动化的机器人，其中，所述方法包括以下的步骤：·使所求取的对象探测与标注相对应，其中，所述对象探测和/或所述标注相应于边界框；·确定(102)所述标注到与其相对应的对象探测的偏差、尤其是间距；·基于所确定的偏差计算(103)所述对象探测算法的质量度量，其中，所述质量度量表示如下概率：对象探测与与其相对应的标注的偏差以所述概率高于或者低于预先定义的阈值。

技术领域

本发明涉及一种用于计算用于评估计算机实现的对象探测算法的质量度量的方法、一种设置用于实施该方法的设备、一种用于实施该方法的计算机程序以及一种机器可读的存储器介质，该计算机程序存储在所述机器可读的存储器介质上。

背景技术

计算机实现的对象探测算法通常作为部分自动化的、高度自动化的或者全自动化的机器人、尤其是自动化地运行的车辆的环境识别的部分使用。在此，为此而使用的算法并不完美并且可能导致或多或少严重的错误探测。例如，在自动化地运行的车辆中的对象探测算法可以在与实际上所在的不同的位置上探测到对象并且由此产生不正确的环境模型。因此，为了启用(Freigabe)这样的系统，绝对必要的是，评估对象探测算法的质量并且将其分级为足够好。

一般而言，为了评估对象探测算法而使用平均指标(Durchschnittsmetriken)、例如交并比(Intersection over Union)。然而，从安全角度来看，平均指标是关键的，因为它们平均地评估最安全和最危险的行为。因此，这些平均指标不再足够用于安全关键的产品的启用。

发明内容

本发明说明一种用于计算计算机实现的对象探测算法的质量度量的、计算机实现的方法，该方法尤其可以用于启用对象探测算法来用于部分自动化的、高度自动化的或者全自动化的机器人，其中，该方法包括以下步骤：

·使所求取的对象探测与标注相对应，其中，对象探测和/或标注相应于边界框；

·确定标注到与其相对应的对象探测的偏差、尤其是间距；

·基于确定的偏差计算对象探测算法的质量度量，其中，该质量度量表示如下概率：对象探测与与其相对应的标注的偏差以所述概率高于或者低于预定定义的阈值。

在可选的步骤中，当对象探测算法高于或者低于预先定义的质量度量阈值时，可以启用该对象探测算法用于使用、尤其是用于使用在至少部分自动化地运行的机器人中。

机器人可以理解为例如工业机器人、自动化的工厂机器或者自动化地运行的车辆。它尤其可以理解为如下部分自动化的、高度自动化的或者完全自动化的车辆：所述部分自动化的、高度自动化的或者完全自动化的车辆可以至少暂时地在没有人的干预的情况下执行驾驶操作，尤其是纵向运动和/或横向运动的匹配。

对于所述方法，尤其是使用具有标注的数据组，其中，标注尤其理解为边界框。边界框尤其可以理解为包围待探测的对象的矩形。例如，在基于视频的人探测的情况下，边界框可以标记图像的如下区域：人位于所述区域中。替代地，如果要在3维空间中检测到对象，则边界框也可以是方形的。例如，如果在上面所提到的示例中要直接地探测到人在现实的世界中的位置坐标，则这可能是有用的。对数据组的每个数据，可能存在着多个待探测的对象和因此存在着多个标注。例如，可以在一个图像上看到多个人，所述多个人应全部被探测到。

可以考虑不同的数据。尤其是，可以使用由一个或者多个摄像机所记录的图像数据。但是，也可以使用其他的传感器(例如雷达传感器、激光雷达传感器或超声波传感器或者话筒)的数据。在使用声学的信号时，尤其是可以考虑可视化的噪声谱等作为用于对象识别的基础。