Aktives Lernen auf Basis von auf einer Konfusionsmatrix Kalibrierter Unsicherheit zur Objektklassifizierung in Visuellen Wahrnehmungsaufgaben in einem Fahrzeug

EP4604028 Art A1 20. August 2025

Anmelder: Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft 🇩🇪

Details

Veröffentlichungs-Nr.: EP4604028
Aktenzeichen: EP24158249
Anmeldetag: 16. Februar 2024
Veröffentlichung: 20. August 2025
Rechtsraum: EP
IPC: G06N20/00G06N3/091G06N3/0455

Abstract

The present invention relates to enabling active learning for object classification in visual perception tasks in a vehicle. To this end, an object class out of a plurality of object classes is determined for one or more data points within automotive sensor data. Further, an uncertainty value for each of the one or more data points within the automotive sensor data based on a plurality of class probabilities and a confusion matrix is determined. Based on the determined uncertainty values, an overall uncertainty of the automotive sensor data is determined. Then, the automotive sensor data 210 are provided to an oracle if the overall uncertainty exceeds an overall uncertainty threshold. Finally, an object annotation of the automotive sensor data is received from the oracle.

Anmelder

Firma: Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft
Land: 🇩🇪 Deutschland

🇩🇪 BMW

Deutscher Automobilhersteller mit Sitz in München, gegründet 1916. Entwickelt und produziert Pkw und Motorräder der Marken BMW, Mini und Rolls-Royce sowie zugehörige Antriebs- und Fahrzeugtechnologien.

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Fachgebiete

Software & Datenverarbeitung

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