用于对图像进行语义分割的方法和设备技术

本发明专利技术涉及一种用于借助于具有计算能力的计算系统对图像(200)进行语义分割的方法，所述图像已经由尤其自动化运动的设备的环境检测器件采集，其中获得所述图像(200)并且在所述图像中选择区域(220)，其中在语义分割的范围内为所述图像(200)的分段、尤其是像点分别分配多个类别(212、214)之一，其中关于所选择的区域在所述图像中的份额针对所述图像的所选择的区域(220)相较于针对所述图像的其余部分使用更高份额的计算能力，并且其中产生并且尤其输出被分类的结果图像(210)。并且本发明专利技术涉及一种这样的设备。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本专利技术涉及一种用于对图像进行语义分割的方法，所述图像已经由尤其自动化地运动的设备的环境检测器件采集，涉及一种这样的设备以及用于实施所述方法的一种计算系统和一种计算机程序。

技术介绍

1、可移动的加工设备、像例如割草机器人、抽吸或擦拭机器人或其它家用机器人典型地在有待处理的环境中、例如在花园中或在住宅中运动。在此，基本问题在于确定允许的处理面、也就是比如就割草机器人而言例如确定有待割草的草坪延伸到何处，从而一方面能够尽可能完全对所述草坪进行割草，但是另一方面所述机器人尽可能不越过草坪、例如运动到街道上等等。

技术实现思路

1、根据本专利技术，提出具有独立权利要求的特征的一种用于对图像进行语义分割的方法、一种设备以及用于实施所述方法的一种计算系统和一种计算机程序。有利的设计方案是从属权利要求以及以下说明的主题。

2、本专利技术研究优选特别是自动化地运动的可移动的设备、比如优选是机器人、例如割草机器人。尽管下面应主要参照割草机器人来解释本专利技术，但是也可以考虑其它可移动的设备或机器人、特别是家用机本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于借助于具有计算能力的计算系统(110)对图像(200)进行语义分割的方法，所述图像已经由尤其自动化运动的设备(100)的环境检测器件(130)采集，

2.根据权利要求1所述的方法，其中通过为所述图像的分段分别确定特征(310)这种方式来为所述图像(200)的分段分别分配多个类别之一，并且其中基于所述特征来分配相应的类别。

3.根据权利要求2所述的方法，其中在使用基于人工智能的模式识别方法、尤其是人工神经网络(304)的情况下确定用于所选择的区域(220)和用于所述图像的其余部分的特征，基于人工智能的模式识别方法彼此不同并且/或者具有不同的深度并且/或者...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种用于借助于具有计算能力的计算系统(110)对图像(200)进行语义分割的方法，所述图像已经由尤其自动化运动的设备(100)的环境检测器件(130)采集，

2.根据权利要求1所述的方法，其中通过为所述图像的分段分别确定特征(310)这种方式来为所述图像(200)的分段分别分配多个类别之一，并且其中基于所述特征来分配相应的类别。

3.根据权利要求2所述的方法，其中在使用基于人工智能的模式识别方法、尤其是人工神经网络(304)的情况下确定用于所选择的区域(220)和用于所述图像的其余部分的特征，基于人工智能的模式识别方法彼此不同并且/或者具有不同的深度并且/或者具有不同数量的层，并且/或者其中针对所选择的区域用相对于所述图像的其余部分附加的基于人工智能的模式识别方法、尤其是人工神经网络来确定特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其中在确定特征之前在有待考虑的尺寸方面缩小所述图像(200)、尤其仅仅所述图像的其余部分。

5.根据权利要求4所述的方法，其中在确定特征之后并且在分配所述类别(212、214)之前再又放大所述图像(200)或者说所述图像的其余部分。

6.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中根据所述设备(100)中的所述环境检测器件(130)的位置、尤其是关于所述设备(100)运动所在的平面来选择所述图像中的区域(220)。

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【专利技术属性】
技术研发人员：S·韦尔伯斯顶夸克，B·皮纳亚古铁雷斯，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：