提供训练数据组集合的方法、训练分类器的方法、控制车辆的方法、计算机可读的存储介质和车辆

    公开(公告)号:CN111837125A

    公开(公告)日:2020-10-27

    申请号:CN202080000259.X

    申请日:2020-01-15

    Abstract: 分类系统需要呈现不同运行条件的大量的训练数据。创建所述训练数据是费事的和昂贵的。本发明涉及一种用于尤其是针对人工神经网络(32,40)提供训练数据组集合(30)的方法,其包括下列步骤:‑加载基础训练数据组(31),所述基础训练数据组(31)说明了图像数据(14,14`)与标记(16,16`)的关联(15,15`);‑在使用至少一个滤光器(19)的情况下处理基础训练数据组(31),和产生输出训练数据组(31`),所述输出训练数据组(31`)包括经过处理的基础训练数据组(31);‑提供训练数据组集合,所述训练数据组集合包括基础训练数据组(31)和输出训练数据组(31`),其中基础训练数据组(31)关联给光学上透明的参考介质的特性、尤其是参考挡风基材的特性,并且输出训练数据组(31`)关联给光学上透明的训练介质的特性、尤其是训练挡风基材的特性,其中在考虑光学上透明的参考介质(20)关于图像传感器(23)的安装位置的情况下,确定滤光器(19)。

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