自动量化应用于控制任务和/或监视任务的对象检测模型的鲁棒性制造技术

用于自动量化应用于控制任务和/或监视任务的对象检测模型(f)的鲁棒性的计算机实现的方法，包括：‑接收(S1)对象检测模型(f)，其被训练成当图像数据(x)被输入到对象检测模型(f)中时，根据图像数据(x)中的位置和一组对象类别中的对象类别来输出预测对象，‑对对象检测模型(f)应用(S2)一组鲁棒性要求，‑从每个鲁棒性要求中导出(S3)交叉Lipschitz‑ness函数(g)，其量化以用于输入的图像数据(x)的对象检测模型(f)为条件的鲁棒性要求，‑针对偏离图像数据(x)的未受扰动图像数据(x0)的受扰动图像数据(xp)，通过计算交叉Lipschitz‑ness函数来确定(S4)对象检测模型(f)的鲁棒性值(RV)，交叉Lipschitz‑ness函数被整合到对象检测模型(f)的网络鲁棒性交叉Lipschitz极值CLEVER分数中，‑将所确定的鲁棒性值(RV)与预定义的鲁棒性阈值(RT)进行比较(S5)，以及‑如果鲁棒性值(RV)低于预定义的鲁棒性阈值(RT)，则输出(S6)用于在控制任务和/或监视任务中应用对象检测模型(f)的肯定证明(C)。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本公开涉及用于自动量化对象检测模型的鲁棒性的辅助装置和计算机实现的方法，优选地用于应用于控制和/或监视工业制造过程或自主驾驶车辆的对象检测模型(f)。

技术介绍

1、目前在工业领域有一种数字化的趋势。因此，例如，产品的制造过程可以被数字控制。考虑到复杂的工厂，工厂通常包括具有多种独立功能的不同的组件、部件、模块或单元。必须以交互方式控制和调节这些单元及其功能。日益增加的数字化程度允许例如由机器人单元或其他自主单元以自动方式在工厂的生产线中进行产品的制造或工业安装。

2、制造过程本身也必须被监视和控制。必须监视所得制造产品的质量，以识别产品的早期退化，并导出制造组件的校正控制措施，以例如适配组件的设置。

3、用于基于图像数据的对象检测的人工智能(“ai”)模型在工业环境以及公共交通环境中部署和操作，例如用于控制任务、质量任务或监视任务。这些对象检测模型必须是“工业级的”。

4、对象检测方法的另一个应用领域是根据自主驾驶车辆或交通控制系统中的传感器数据和/或图像数据来识别和定位街道或邻近环境上的对象，以识别影响交通流量的障碍本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于自动量化应用于控制任务和/或监视任务的对象检测模型(f)的鲁棒性的计算机实现的方法，包括：

2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述对象检测模型(f)取决于所述图像数据(x)输出一组边界框中的每个边界框(BB)的类别概率，其中每个边界框(BB)指定所述图像数据(x)中的位置区域，并且其中类别概率高于预定义概率值的每个边界框(BB)是预测边界框。

3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中根据第一鲁棒性要求，如果与用未受扰动图像数据(x0)处理的所述对象检测模型(f)的预测相比，用受扰动图像数据(xp)处理的所述对象检测模型(f)的至少一个...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种用于自动量化应用于控制任务和/或监视任务的对象检测模型(f)的鲁棒性的计算机实现的方法，包括：

2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述对象检测模型(f)取决于所述图像数据(x)输出一组边界框中的每个边界框(bb)的类别概率，其中每个边界框(bb)指定所述图像数据(x)中的位置区域，并且其中类别概率高于预定义概率值的每个边界框(bb)是预测边界框。

3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中根据第一鲁棒性要求，如果与用未受扰动图像数据(x0)处理的所述对象检测模型(f)的预测相比，用受扰动图像数据(xp)处理的所述对象检测模型(f)的至少一个预测边界框(bb')被错误分类，则所述对象检测模型(f)不是鲁棒的。

4.根据权利要求2和3中任一项所述的计算机实现的方法，其中根据第二鲁棒性要求，如果由所述对象检测模型(f)针对未受扰动图像数据(x0)输出作为预测边界框(bb)的至少一个边界框被忽略，并且不再由所述对象检测模型(f)针对受扰动图像数据(xp)输出作为预测边界框(bb')，则所述对象检测模型不是鲁棒的。

5.根据权利要求2-4中任一项所述的计算机实现的方法，其中根据第三鲁棒性要求，如果至少一个边界框(bb')被所述对象检测模型输出作为受扰动图像数据(xp)的预测边界框，但是同一边界框(bb)未被所述对象检测模型(f)输出为未受扰动图像数据(x0)的预测边界框，则所述对象检测模型(f)不是鲁棒的。

6.根据权利要求2-5中任一项所述的计算机实现的方法，其中根据第四鲁棒性要求，如果由所述对象检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：F·巴特纳，Y·杨，
申请(专利权)人：西门子股份公司，
类型：发明
国别省市：