[發明專利]用于確定一類別的對象的置信值的方法

在審

• 申請號: 202010587643.6
• 申請日: 2020-06-24
• 公開（公告）號: CN112150344A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: S·阿布雷希特;O·維勒斯
• 申請（專利權）人: 羅伯特·博世有限公司
• 主分類號: G06T1/40
• 分類號: G06T1/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 永新專利商標代理有限公司 72002
• 代理人: 郭毅

1.一種用于確定一類別的對象的置信值的方法，所述對象在輸入圖像中借助神經網絡來確定，所述方法具有以下步驟：

對于所述對象的所述類別，借助所述神經網絡的層的多個輸出圖像來創建(S1)激活簽名，其中，將所述輸入圖像提供給所述神經網絡的輸入端；

將所述激活簽名縮放(S2)到所述輸入圖像的尺寸；

將所述激活簽名的面與對象框架的面的重疊的面部分相對于所述激活簽名的面進行比較(S3)，用以確定所述置信值。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，在將所述激活簽名的面與所述對象框架的面的重疊的面部分相對于所述激活簽名的面進行比較時，僅考慮所述激活簽名的如下面部分：在所述面部分中，所述激活簽名的值大于極限值。

3.根據以上權利要求中任一項所述的方法，其中，為了將所述激活簽名的面與對象框架的面的重疊的面部分相對于所述激活簽名的面進行比較，將所述激活簽名的布置在所述對象框架內的像素的總和與所述激活簽名的像素的總和建立關系，其中，僅將激活簽名的值大于極限值的像素相加。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述對象也包括語義分割的對象段。

5.根據以上權利要求中任一項所述的方法，其中，借助以下步驟確定一類別的所確定的對象的激活簽名：

借助梯度法計算所述神經網絡的層的多個輸出圖像中的每個單個輸出圖像對于所確定的對象的分類的重要性；

對所述輸出圖像中的每個輸出圖像以所述輸出圖像的相應的重要性進行加權；

將多個經加權的輸出圖像進行合并；

將激活函數應用于經合并的所述多個經加權的輸出圖像，用以增強對所述分類有積極影響的特征，以便確定所述激活簽名。

6.根據以上權利要求中任一項所述的方法，其中，借助以下步驟確定一類別的所確定的對象的所述激活簽名：

通過關于所述多個輸出圖像中的輸出圖像確定所述神經網絡的類別輸出值的梯度來計算所述神經網絡的層的多個輸出圖像中的每個單個輸出圖像對于所確定的對象的分類的重要性；

將所述類別輸出值的梯度在相應的輸出圖像的所有像素上進行平均，用以確定所述神經網絡的層的所述多個輸出圖像中的每個單個輸出圖像的重要性；

對所述輸出圖像中的每個輸出圖像以所述輸出圖像的相應的重要性進行加權；

將經加權的輸出圖像的在所述經加權的輸出圖像中布置在相應位置的所有像素值相加；

通過將所相加的像素值的所有負值置零來放大對所述分類有積極影響的所相加的像素值，以便確定所述激活簽名。

7.根據以上權利要求中任一項所述的方法，其中，如果所述置信值小于所述置信值的閾值，則生成信號，其中，所述閾值已經借助訓練數據或測試數據求取。

8.根據以上權利要求中任一項所述的方法，其中，將所述置信值提供作為用于情況分析方法的加權因子。

9.根據以上權利要求中任一項所述的方法，其中，根據所述置信值的大小來發送用于操控至少部分自動化的車輛的操控信號和/或用于警告車輛乘員的警告信號。

10.一種設備(210)，所述設備設置用于執行根據權利要求1至9中任一項所述的方法。

11.一種計算機程序，所述計算機程序包括如下指令：當通過計算機實施所述計算機程序時，所述指令促使所述計算機實施根據權利要求1至9中任一項所述的方法。

12.一種機器可讀的存儲介質，在所述機器可讀的存儲介質上存儲根據權利要求11所述的計算機程序。