用于分类的方法、装置、机器学习系统和机器可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种用于对对象进行分类的方法，包括以下步骤：接收对象的至少一个基于由发送装置发送的第一发送电磁信号和由接收装置接收的第一接收电磁信号的距离信息；接收对象的至少一个基于由发送装置发送的第二发送电磁信号和由接收装置接收的第二接收电磁信号的振动信息，所述振动信息代表对象的至少一个部分区域的固体振动；基于接收的信息对对象进行分类。本发明专利技术还涉及相应的用于对对象进行分类的装置、机器学习系统以及机器可读存储介质。

【技术实现步骤摘要】
用于分类的方法、装置、机器学习系统和机器可读存储介质
本专利技术涉及一种用于对对象进行分类的方法、装置和机器学习系统以及一种。
技术介绍
百度公司出版的清华大学电子工程系陈晓芝、马慧敏、姬万、李波、田霞所著“多视图自动驾驶三维对象检测网络(“Multi-View3DObjectDetectionNetworkforAutonomousDriving)”(LIDARarXiv：1611.07759v3[cs.CV]2017年6月22日)描述了一种在高度自动驾驶的场景中进行高精度3D对象探测的方法。在此，为了对象识别，摄像机和激光雷达的数据被馈入到对象探测网络中。在美国新泽西州普林斯顿的普林斯顿大学的DavidDohan，BrianMatejek和ThomasFunkhouser的出版物“LIDAR数据的学习分层语义分割(LearningHierarchicalSemanticSegmentationsofLIDARData)”中，公开了一种用于激光雷达记录的数据的语义分割的方法。
技术实现思路
本专利技术描述了一种用于对对象进行分类的方法，具有以下步骤：接收对象的至少一个基于由发送装置发送本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.用于对对象进行分类的方法，包括以下步骤：接收对象的至少一个基于由发送装置发送的第一发送电磁信号和由接收装置接收的第一接收电磁信号的距离信息；接收对象的至少一个基于由发送装置发送的第二发送电磁信号和由接收装置接收的第二接收电磁信号的振动信息，所述振动信息代表对象的至少一个部分区域的固体振动；基于接收的信息对对象进行分类。

【技术特征摘要】
2017.10.06 DE 102017217844.21.用于对对象进行分类的方法，包括以下步骤：接收对象的至少一个基于由发送装置发送的第一发送电磁信号和由接收装置接收的第一接收电磁信号的距离信息；接收对象的至少一个基于由发送装置发送的第二发送电磁信号和由接收装置接收的第二接收电磁信号的振动信息，所述振动信息代表对象的至少一个部分区域的固体振动；基于接收的信息对对象进行分类。2.根据前述权利要求所述的方法，其特征在于，所述电磁信号是光信号，尤其具有与处于700nm和8000nm之间、更尤其在800nm和1400nm之间、更尤其在1000nm和1300nm之间的波长。3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所接收的电磁信号是所发送的电磁信号在所述对象上反射的信号。4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，第一发送信号和第二发送信号是同一发送信号，并且第一接收信号和第二接收信号是同一接收信号。5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，基于对第一发送信号和第一接收信号的传播时间测量和/或对第一发送信号和第一接收信号之间的相位角的测量和/或通过三角测量方法求得所述距离信息。6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，基于对第二发送信号和第二接收信号的至少一个传播时间测量和/或对第二发送信号和第二接收信号之间的相位角的测量和/或通过三角测量方法求得所述振动信息。7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，基于对第一电磁信号的传播时间测量求得所述距离信息并且基于对第二电磁信号之间的相位角的测量求得所述振动信息。8.根据前述权利要求之...

【专利技术属性】
技术研发人员：J·E·M·梅纳特，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：德国,DE