Trainieren eines Neuronalen Netzwerks auf die Erzeugung Neuer Beobachtungen einer Szenerie

Details

Veröffentlichungs-Nr.

EP4800429

Anmeldetag

27. Februar 2025

Veröffentlichung

2. September 2026

Rechtsraum

EP

Abstract

Verfahren (100) zum Trainieren eines neuronalen Netzwerks (2), das eine oder mehrere Kenngrößen (3) einer vorgegebenen Szenerie (1) vorhersagt, mit den Schritten: • es wird eine Menge von Trainings-Beispielen (6) bereitgestellt (110), die jeweils mindestens Kombinationen aus Messorten (4) einerseits und Referenz-Beobachtungen (4a) der Szenerie (1) andererseits enthalten; • für jedes Trainings-Beispiel (6) wird der jeweilige Messort (4) dem neuronalen Netzwerk (2) zugeführt (120); • die so erhaltenen Kenngrößen (3) werden mit einem vorgegebenen Rendering-Modell (7) in eine unter idealisierten Bedingungen ausgehend vom jeweiligen Messort (4) zu erwartende Ideal-Beobachtung (4a*) der Szenerie (1) übersetzt (130); • die Ideal-Beobachtung (4a*) wird mit einem Messmodell (8) in eine unter realistischen Bedingungen ausgehend vom jeweiligen Messort (4) zu erwartende Real-Beobachtung (4a**) der Szenerie (1) übersetzt (140); • die Real-Beobachtungen (4a**) werden mit den Referenz-Beobachtungen (4a) für das jeweilige Trainings-Beispiel (6) verglichen (150); • eine bei diesem Vergleich festgestellte Abweichung (Δ) wird mit einer vorgegebenen Kostenfunktion (9) bewertet (160); und • Parameter (2a), die das Verhalten des neuronalen Netzwerks (2) charakterisieren, werden auf das Ziel optimiert (170), bei weiterer Verarbeitung von Trainings-Beispielen (6) die Bewertung (9a) durch die Kostenfunktion (9) zu verbessern.

Anmelder

Firma

Robert Bosch GmbH

Land

🇩🇪 Deutschland