【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及用于在传感器中产生基于数据的模型副本的计算机实施的方法、计算机程序和设备。
技术介绍
1、模型在传感器中尤其用于处理传感器数据。训练基于数据的模型非常耗费，并且需要大量的训练数据和训练迭代。针对特定传感器训练过的模型不一定可以在另一传感器中使用。
技术实现思路
1、因此，期望从一传感器自动产生模型的基于数据的模型副本，以在已经存在训练过的模型的另一传感器中使用。
2、根据独立权利要求的计算机实施的方法、计算机程序和设备能够实现这种方案。
3、用于产生基于数据的模型副本的计算机实施的方法包括以下步骤：将来自第一传感器的预设原始数据变换为代表第二传感器的原始数据的数据；借助预设原始数据和构成用于基于来自所述第一传感器的原始数据来预测结果的第一模型来确定第一结果；借助代表第二传感器的原始数据的数据和借助预设第二模型确定第二结果，第二模型被构成用于基于来自第二传感器的原始数据来预测结果；确定第一结果是否偏离于第二结果，其中如果第一结果偏离于第二结果，则该方法包...
【技术保护点】
1.一种用于在第一传感器(106)中产生基于数据的模型副本的计算机实施的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始数据(204)特别代表尤其雷达传感器、激光雷达传感器、超声波传感器、红外传感器或声学传感器的至少一个时域信号、至少一个频谱，或者它们的至少一个位置或滤波的数据或它们的变换。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一结果(210)和/或所述第二结果(214)表征对象类型或对象尺寸的估计，或者所述第一结果(210))和/或所述第二结果(214)说明是否识别到盲传感器、集群或
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【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种用于在第一传感器(106)中产生基于数据的模型副本的计算机实施的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始数据(204)特别代表尤其雷达传感器、激光雷达传感器、超声波传感器、红外传感器或声学传感器的至少一个时域信号、至少一个频谱，或者它们的至少一个位置或滤波的数据或它们的变换。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一结果(210)和/或所述第二结果(214)表征对象类型或对象尺寸的估计，或者所述第一结果(210))和/或所述第二结果(214)说明是否识别到盲传感器、集群或对象。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一模型(108)的训练(220)在多次迭代中进行，其中定义所述第一模型(108)的参数(222)的值在所述迭代中的第一迭代之前借助随机值初始化。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述训练(220)在多次迭代中进行，其中在所述迭代中的第一迭代之前通过借助用所述第一传感器(106)测量到的原始数据进行训练来确定或已经确定定义所述第一模型(108)的参数(222)的值。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述训练(220)规定：在多次迭代中确定大量训练数据点，而不执行训练步骤，其中随后尤其在所述第一传感器(106)中或者在所述第一传感器(106)之外的计算装置(114)中执行训练步骤，在所述训练步骤中，借助出自所述大量训练数据点中的所述训练数据点的一部分或借助出自所述大量训练数据点中的所述训练数据点来确定定义所述第一模型(108)的参数(222)。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法包括根据所述第二模型(110)的预设结构来确定(224)所述第一模型(108)的结构。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，确定(224)所述第一模型(108)的结构包括利用机器学习系统的架构搜索，其中所述第一模型(108)的结构根据所述第二模型(110)的预设结构来确定。
9.根据权利要求7所...
【专利技术属性】
技术研发人员：G·哈科比扬，C·魏斯，S·莱迪希，A·伦格，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：
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