DE102018102537A1 - Tornadoerfassungssysteme und -verfahren - Google Patents

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DE102018102537A1
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Scott Vincent Myers
Iman Soltani Bozchalooi
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Ford Global Technologies LLC
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Abstract

Es werden beispielhafte Tornadoerfassungssysteme und -verfahren beschrieben. In einer Ausführungsform empfängt ein Verfahren Daten von einem Sensor, der an einem Fahrzeug angebracht ist, und analysiert die empfangenen Daten unter Verwendung eines tiefen neuronalen Netzwerks. Das Verfahren bestimmt auf Grundlage der Analyse der empfangenen Daten, ob ein Tornado in den empfangenen Daten identifiziert wird. Wenn ein Tornado in den empfangenen Daten identifiziert wird, bestimmt das Verfahren eine Bewegungsbahn des Tornados.

Description

  • TECHNISCHES GEBIET
  • Die vorliegende Offenbarung betrifft Fahrzeugsysteme und insbesondere Systeme und Verfahren, die Tornados nahe einem Fahrzeug erfassen.
  • ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
  • Automobile und andere Fahrzeuge stellen einen erheblichen Teil des Transports für gewerbliche, behördliche und private Einrichtungen bereit. Fahrzeuge, wie etwa autonome Fahrzeuge, fahren auf Fahrbahnen, die einem strukturellen Verfall und anderen Problemen unterworfen sein können, die Fahrzeuge und deren Insassen in Gefahr bringen. In einigen Situationen kann ein Fahrzeug in Fahrsituationen in Gefahr sein, in denen Tornados und andere extreme Wetterbedingungen vorhanden sind. Tornados stellen zum Beispiel ein entscheidendes Risiko für Fahrzeuge dar, die zu nahe an Tornados heranfahren. Eine frühzeitige Erfassung von nahegelegenen Tornados verschafft dem Fahrzeug Zeit, um Maßnahmen zu ergreifen, um den Tornado zu umfahren oder Schutz zu suchen.
  • Figurenliste
  • Nicht einschränkende und nicht erschöpfende Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung werden in Bezug auf die folgenden Figuren beschrieben, wobei sich in den verschiedenen Figuren gleiche Bezugszeichen auf gleiche Teile beziehen, sofern nicht anderweitig angegeben.
    • 1 ist ein Blockdiagramm, das eine Ausführungsform eines Fahrzeugsteuerungssystems veranschaulicht, das ein Tornadoerfassungssystem beinhaltet.
    • 2 ist ein Blockdiagramm, das eine Ausführungsform eines Tornadoerfassungssystems veranschaulicht.
    • 3 veranschaulicht eine Ausführungsform einer Fahrbahn mit mehreren Fahrzeugen, die in die gleiche Richtung fahren.
    • 4 veranschaulicht eine Ausführungsform eines Verfahrens zum Erfassen eines Tornados nahe einem Fahrzeug.
    • 5 veranschaulicht eine weitere Ausführungsform eines Verfahrens zum Bestimmen eines Weges für ein Fahrzeug, durch den ein Tornado umfahren wird.
  • DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
  • In der folgenden Offenbarung wird auf die beigefügten Zeichnungen Bezug genommen, die einen Teil hiervon bilden und in denen spezifische Umsetzungen, in denen die Offenbarung durchgeführt werden kann, zur Veranschaulichung dargestellt werden. Es versteht sich, dass andere Umsetzungen verwendet werden können und strukturelle Änderungen vorgenommen werden können, ohne vom Schutzumfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Bezugnahmen in der Beschreibung auf „eine Ausführungsform“, „ein Ausführungsbeispiel“ usw. geben an, dass die beschriebene Ausführungsform ein bestimmtes Merkmal, eine bestimmte Struktur oder Eigenschaft beinhalten kann, doch es muss nicht notwendigerweise jede Ausführungsform dieses bestimmte Merkmal, diese bestimmte Struktur oder Eigenschaft beinhalten. Darüber hinaus beziehen sich derartige Formulierungen nicht unbedingt auf dieselbe Ausführungsform. Ferner sei darauf hingewiesen, dass, wenn ein bestimmtes Merkmal, eine bestimmte Struktur oder Eigenschaft in Verbindung mit einer Ausführungsform beschrieben wird, es im Bereich des Fachwissens des Fachmanns liegt, ein derartiges Merkmal, eine derartige Struktur oder Eigenschaft in Verbindung mit anderen Ausführungsformen zu bewirken, ob dies nun ausdrücklich beschrieben ist oder nicht.
  • Umsetzungen der hierin offenbarten Systeme, Vorrichtungen und Verfahren können einen Spezial- oder Universalcomputer umfassen oder verwenden, der Computerhardware beinhaltet, wie etwa beispielsweise einen oder mehrere Prozessoren und einen oder mehrere Systemspeicher, wie hierin erörtert. Umsetzungen innerhalb des Schutzumfangs der vorliegenden Offenbarung können außerdem physische und andere computerlesbare Medien zum Transportieren oder Speichern von computerausführbaren Anweisungen und/oder Datenstrukturen beinhalten. Bei derartigen computerlesbaren Medien kann es sich um beliebige verfügbare Medien handeln, auf die durch ein Universal- oder Spezialcomputersystem zugegriffen werden kann. Bei computerlesbaren Medien, auf denen computerausführbare Anweisungen gespeichert werden, handelt es sich um Computerspeichermedien (-vorrichtungen). Bei computerlesbaren Medien, die computerausführbare Anweisungen transportieren, handelt es sich um Übertragungsmedien. Daher können Umsetzungen der Offenbarung beispielsweise und nicht einschränkend zumindest zwei deutlich unterschiedliche Arten von computerlesbaren Medien umfassen: Computerspeichermedien (-vorrichtungen) und Übertragungsmedien.
  • Zu Computerspeichermedien (-vorrichtungen) gehören RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM, Festkörperlaufwerke (Solid State Drives - SSDs) (z. B. basierend auf RAM), Flash-Speicher, Phasenänderungsspeicher (Phase-Change Memory - PCM), andere Speicherarten, andere optische Plattenspeicher, Magnetplattenspeicher oder andere magnetische Speichervorrichtungen oder ein beliebiges anderes Medium, das verwendet werden kann, um die gewünschten Programmcodemittel in Form von computerausführbaren Anweisungen oder Datenstrukturen zu speichern, und auf das durch einen Universal- oder Spezialcomputer zugegriffen werden kann.
  • Eine Umsetzung der hierin offenbarten Vorrichtungen, Systeme und Verfahren kann über ein Computernetzwerk kommunizieren. Ein „Netzwerk“ ist als eine oder mehrere Datenverbindungen definiert, die den Transport elektronischer Daten zwischen Computersystemen und/oder Modulen und/oder anderen elektronischen Vorrichtungen ermöglichen. Wenn Informationen über ein Netzwerk oder eine andere (entweder festverdrahtete, drahtlose oder eine Kombination aus festverdrahteter oder drahtloser) Kommunikationsverbindung an einen Computer übertragen oder diesem bereitgestellt werden, sieht der Computer die Verbindung ordnungsgemäß als Übertragungsmedium an. Übertragungsmedien können ein Netzwerk und/oder Datenverbindungen beinhalten, die verwendet werden können, um gewünschte Programmcodemittel in der Form von computerausführbaren Anweisungen oder Datenstrukturen zu übertragen und auf die durch einen Universal- oder Spezialcomputer zugegriffen werden kann. Kombinationen aus den Vorstehenden sollten ebenfalls im Umfang computerlesbarer Medien beinhaltet sein.
  • Computerausführbare Anweisungen umfassen zum Beispiel Anweisungen und Daten, die bei Ausführung an einem Prozessor einen Universalcomputer, Spezialcomputer oder eine Spezialverarbeitungsvorrichtung dazu veranlassen, eine bestimmte Funktion oder Gruppe von Funktionen auszuführen. Die computerausführbaren Anweisungen können zum Beispiel Binärdateien, Zwischenformatanweisungen, wie etwa Assemblersprache, oder auch Quellcode sein. Obwohl der Gegenstand in für Strukturmerkmale und/oder methodische Handlungen spezifischer Sprache beschrieben wird, versteht es sich, dass der in den beigefügten Patentansprüchen definierte Gegenstand nicht notwendigerweise auf die hierin beschriebenen Merkmale oder Handlungen beschränkt ist. Die beschriebenen Merkmale und Handlungen werden vielmehr als beispielhafte Formen der Umsetzung der Patentansprüche offenbart.
  • Für den Fachmann versteht es sich, dass die Offenbarung in Netzwerkcomputerumgebungen mithilfe vieler Arten von Computersystemkonfigurationen angewendet werden kann, die einen Armaturenbrett-Fahrzeugcomputer, PCs, Desktop-Computer, Laptops, Nachrichtenprozessoren, Handgeräte, Multiprozessorsysteme, Unterhaltungselektronik auf Mikroprozessorbasis oder programmierbare Unterhaltungselektronik, Netzwerk-PCs, Minicomputer, Großcomputer, Mobiltelefone, PDAs, Tablets, Pager, Router, Switches, verschiedene Speichervorrichtungen und dergleichen beinhalten. Die Offenbarung kann zudem in Umgebungen mit verteilten Systemen angewendet werden, in denen sowohl lokale Computersysteme als auch entfernte Computersysteme, die durch ein Netzwerk (entweder durch festverdrahtete Datenverbindungen, drahtlose Datenverbindungen oder durch eine Kombination aus festverdrahteten und drahtlosen Datenverbindungen) verbunden sind, Aufgaben ausführen. In einer Umgebung mit verteilten Systemen können sich Programmmodule sowohl in lokalen Speichervorrichtungen als auch in Fernspeichervorrichtungen befinden.
  • Ferner können die hierin beschriebenen Funktionen gegebenenfalls in einem oder mehreren der Folgenden ausgeführt werden: Hardware, Software, Firmware, digitalen Komponenten oder analogen Komponenten. Beispielsweise können ein oder mehrere anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (Application Specific Integrated Circuits - ASICs) so programmiert sein, dass sie eines bzw. einen oder mehrere der hierin beschriebenen Systeme und Vorgänge ausführen. Bestimmte Ausdrücke werden in der gesamten Beschreibung und den Patentansprüchen verwendet, um auf bestimmte Systemkomponenten Bezug zu nehmen. Für den Fachmann versteht es sich, dass auf Komponenten durch unterschiedliche Bezeichnungen Bezug genommen werden kann. In dieser Schrift soll nicht zwischen Komponenten unterschieden werden, die sich dem Namen nach unterscheiden, nicht jedoch von der Funktion her.
  • Es ist anzumerken, dass die hierin erörterten Sensorausführungsformen Computerhardware, -software, -firmware oder eine beliebige Kombination davon umfassen können, um zumindest einen Teil ihrer Funktionen durchzuführen. Ein Sensor kann zum Beispiel Computercode beinhalten, der konfiguriert ist, um in einem oder mehreren Prozessoren ausgeführt zu werden, und kann eine Hardware-Logikschaltung/elektrische Schaltung der Hardware beinhalten, die durch den Computercode gesteuert wird. Diese beispielhaften Vorrichtungen sind hierin zum Zwecke der Veranschaulichung bereitgestellt und sollen nicht einschränkend sein. Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung können in weiteren Arten von Vorrichtungen umgesetzt werden, wie es dem einschlägigen Fachmann bekannt ist.
  • Zumindest einige Ausführungsformen der Offenbarung werden Computerprogrammprodukten zugeführt, die eine derartige Logik (z. B. in Form von Software) umfassen, die auf einem beliebigen Computernutzbaren Medium gespeichert ist. Derartige Software veranlasst bei Ausführung in einer oder mehreren Datenverarbeitungsvorrichtungen eine Vorrichtung dazu, wie hierin beschrieben zu arbeiten.
  • 1 ist ein Blockdiagramm, das eine Ausführungsform eines Fahrzeugsteuersystems 100 innerhalb eines Fahrzeugs veranschaulicht, das ein Tornadoerfassungssystem 104 beinhaltet. Ein automatisiertes Fahr-/Assistenzsystem 102 kann verwendet werden, um den Betrieb eines Fahrzeugs zu automatisieren oder zu steuern oder einen menschlichen Fahrer zu unterstützen. Beispielsweise kann das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 eines oder mehrere von der Bremsung, der Lenkung, der Spannung des Sicherheitsgurts, der Beschleunigung, den Leuchten, den Warnmeldungen, den Fahrerbenachrichtigungen, dem Radio, den Fahrzeugschlössern oder beliebigen anderen Hilfssystemen des Fahrzeugs steuern. In einem weiteren Beispiel ist das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 unter Umständen nicht in der Lage, jegliche Steuerung des Fahrens (z. B. der Lenkung, Beschleunigung oder Bremsung) bereitzustellen, kann jedoch Benachrichtigungen und Warnmeldungen bereitstellen, um einen menschlichen Fahrer darin zu unterstützen, sicher zu fahren. Das Fahrzeugsteuerungssystem 100 beinhaltet ein Tornadoerfassungssystem 104, das mit verschiedenen Komponenten in dem Fahrzeugsteuerungssystem interagiert, um Tornados nahe dem Fahrzeug zu erfassen und darauf zu reagieren. In einer Ausführungsform erfasst das Tornadoerfassungssystem 104 einen Tornado, der sich nahe dem Fahrzeug befindet, und passt eine oder mehrere Fahrzeugvorgänge an, um den Tornado zu umfahren oder vor dem Tornado Schutz zu suchen, wie etwa durch Wegfahren vor dem Tornado oder Manövrieren des Fahrzeugs zu einem natürlichen oder künstlichen Windschutz, der Schutz vor dem Tornado bieten kann. Eine Straßenunterführung, eine Erdvertiefung oder eine andere natürliche Bodenformation kann dem Fahrzeug zum Beispiel einigen Schutz vor dem Tornado bieten. Obwohl das Tornadoerfassungssystem 104 in 1 als eine separate Komponente gezeigt ist, kann das Tornadoerfassungssystem 104 in alternativen Ausführungsformen in das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 oder eine beliebige andere Fahrzeugkomponente integriert sein.
  • Das Fahrzeugsteuersystem 100 beinhaltet außerdem ein/e oder mehrere Sensorsysteme/-vorrichtungen zum Erfassen eines Vorhandenseins nahegelegener Objekte oder zum Bestimmen eines Orts eines Stammfahrzeugs (z. B. eines Fahrzeugs, welches das Fahrzeugsteuersystem 100 beinhaltet). Das Fahrzeugsteuersystem 100 kann zum Beispiel Radarsysteme 106, ein oder mehrere LIDAR-Systeme 108, ein oder mehrere Kamerasysteme 110, ein globales Positionsbestimmungssystem (Global Positioning System - GPS) 112 und/oder Ultraschallsysteme 114 beinhalten. Die einen oder mehreren Kamerasysteme 110 können eine nach hinten gerichtete Kamera, die am Fahrzeug (z. B. einem hinteren Abschnitt des Fahrzeugs) angebracht ist, eine nach vorn gerichtete Kamera und eine zur Seite gerichtete Kamera beinhalten. Die Kamerasysteme 110 können außerdem eine oder mehrere Innenkameras beinhalten, die Bilder von Fahrgästen und anderen Objekten innerhalb des Fahrzeugs aufnehmen. Das Fahrzeugsteuersystem 100 kann einen Datenspeicher 116 zum Speichern relevanter oder nützlicher Daten zur Navigation und Sicherheit beinhalten, wie etwa Kartendaten, Fahrverlauf oder sonstige Daten. Das Fahrzeugsteuersystem 100 kann zudem einen Sendeempfänger 118 zur drahtlosen Kommunikation mit einem mobilen oder drahtlosen Netzwerk, anderen Fahrzeugen, Infrastruktur oder einem beliebigen anderen Kommunikationssystem beinhalten.
  • Das Fahrzeugsteuersystem 100 kann Fahrzeugsteuerungsaktoren 120 beinhalten, um verschiedene Aspekte des Fahrens des Fahrzeugs zu steuern, wie etwa Elektromotoren, Schalter oder andere Aktoren, um die Bremsung, Beschleunigung, Lenkung, Spannung des Sicherheitsgurts, Türschlösser oder dergleichen zu steuern. Das Fahrzeugsteuersystem 100 kann außerdem eine(n) oder mehrere Anzeigen 122, Lautsprecher 124 oder andere Vorrichtungen beinhalten, sodass einem menschlichen Fahrer oder Fahrgast Benachrichtigungen bereitgestellt werden können. Eine Anzeige 122 kann eine Frontanzeige, eine Anzeige oder eine Angabe am Armaturenbrett, einen Bildschirm oder eine beliebige andere visuelle Angabe beinhalten, die von einem Fahrer oder einem Fahrgast eines Fahrzeugs gesehen werden kann. Die Lautsprecher 124 können einen oder mehrere Lautsprecher eines Soundsystems eines Fahrzeugs beinhalten oder können einen für die Fahrer- oder Fahrgastbenachrichtigung vorgesehenen Lautsprecher beinhalten.
  • Es versteht sich, dass die Ausführungsform aus 1 lediglich als Beispiel dient. Andere Ausführungsformen können weniger oder zusätzliche Komponenten beinhalten, ohne vom Schutzumfang der Offenbarung abzuweichen. Des Weiteren können veranschaulichte Komponenten ohne Beschränkung kombiniert oder in andere Komponenten eingeschlossen werden.
  • In einer Ausführungsform ist das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 dazu konfiguriert, das Fahren oder Navigieren eines Stammfahrzeugs zu steuern. Beispielsweise kann das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 die Fahrzeugsteuerungsaktoren 120 steuern, um einen Weg auf einer Straße, einem Parkplatz, einer Einfahrt oder an einem anderen Ort zu fahren. Beispielsweise kann das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 einen Weg auf Grundlage von durch eine beliebige der Komponenten 106-118 bereitgestellten Informationen oder Wahrnehmungsdaten bestimmen. Ein Weg kann außerdem auf Grundlage einer Route bestimmt werden, durch die das Fahrzeug von einem Tornado weg manövriert wird, der sich nahe dem Fahrzeug befindet. Die Sensorsysteme/-vorrichtungen 106-110 und 114 können verwendet werden, um Echtzeitsensordaten zu erhalten, sodass das automatisierte Fahr-/Assistenzsystem 102 in Echtzeit einen Fahrer unterstützen oder ein Fahrzeug fahren kann.
  • 2 ist ein Blockdiagramm, das eine Ausführungsform eines Tornadoerfassungssystems 104 veranschaulicht. Wie in 2 gezeigt, beinhaltet das Tornadoerfassungssystem 104 einen Kommunikationsmanager 202, einen Prozessor 204 und einen Speicher 206. Der Kommunikationsmanager 202 ermöglicht, dass das Tornadoerfassungssystem 104 mit anderen Systemen kommuniziert, wie etwa einem automatisierten Fahr-/Assistenzsystem 102. Der Prozessor 204 führt verschiedene Anweisungen aus, um die Funktionalität umzusetzen, die von dem Tornadoerfassungssystem 104 wie hierin erörtert bereitgestellt wird. Der Speicher 206 speichert diese Anweisungen sowie andere Daten, die von dem Prozessor 204 und anderen Modulen und Komponenten verwendet werden, die in dem Tornadoerfassungssystem 104 enthalten sind.
  • Des Weiteren beinhaltet das Tornadoerfassungssystem 104 ein Bildverarbeitungsmodul 208, das Bilddaten von einem oder mehreren Kamerasystemen 110 empfängt und zum Beispiel andere Fahrzeuge, die sich auf einer Fahrbahn bewegen, ein Tornado, der sich nahe dem Fahrzeug befindet oder Schwebstoffe identifiziert, die sich in dem Wind bewegen, der durch einen nahegelegenen Tornado erzeugt wird. Beispielhafte Schwebstoffe schließen Schmutzpartikel, Pflanzenpartikel, Müllpartikel, kleine Objekte und beliebige andere Gegenstände oder Partikel ein, die vom Wind weggeweht oder bewegt werden können. In einigen Ausführungsformen beinhaltet das Bildverarbeitungsmodul 208 einen Tornadoerfassungsalgorithmus, durch den eine Bewegungsbahn und eine Geschwindigkeit eines Tornados nahe dem Fahrzeug identifiziert werden. Ein LIDAR-Verarbeitungsmodul 210 empfängt LIDAR-Daten von einem oder mehreren LIDAR-Systemen 108 und identifiziert zum Beispiel Tornados und Schwebstoffe. In einigen Ausführungsformen werden durch den Tornadoerfassungsalgorithmus die Bewegungsbahn und Geschwindigkeit eines Tornados auf Grundlage von LIDAR-Daten erfasst. Des Weiteren empfängt ein Radarverarbeitungsmodul 212 Radardaten von einem oder mehreren Radarsystemen 106, um zum Beispiel Tornados und Schwebstoffe nahe dem Fahrzeug zu identifizieren. In einigen Ausführungsformen verwendet der Tornadoerfassungsalgorithmus die Radardaten, um die Bewegungsbahn und Geschwindigkeit eines Tornados zu erfassen, der sich nahe dem Fahrzeug befindet. Durch einen Doppler-Radar können zum Beispiel Tornados unter Verwendung von Verunreinigungen in der Luft erfasst und nachverfolgt werden, die durch Wind aufgenommen werden, der mit einem Tornado in Verbindung steht. Des Weiteren kann durch einen Doppler-Radar Regen oder Hagel nahe dem Tornado erfasst und nachverfolgt werden.
  • Das Tornadoerfassungssystem 104 beinhaltet außerdem ein Sensorfusionsmodul 214, das Daten von mehreren Sensoren, Kameras und Datenquellen wie hierin erörtert fusioniert. Zum Beispiel kann das Sensorfusionsmodul 214 Daten von einer oder mehreren Kameras 110, Radarsystemen 106 und LIDAR-Systemen 108 fusionieren, um Tornados und Schwebstoffe nahe einem Fahrzeug zu erfassen. Ein Datensammelmodul 216 sammelt Daten von mehreren Quellen, wie etwa dem Bildverarbeitungsmodul 208, dem LIDAR-Verarbeitungsmodul 210, dem Radarverarbeitungsmodul 212, dem Sensorfusionsmodul 214 und anderen Fahrzeugkomponenten, wie etwa einem Beschleunigungssensor, Gyroskop und dergleichen. Die Informationen von dem Beschleunigungssensor und von dem Gyroskop sind hilfreich, um zum Beispiel Nick- und Gierbewegungen zu erfassen, die unter Umständen durch Starkwinde nahe dem Fahrzeug verursacht werden.
  • Des Weiteren kann das Datensammelmodul 216 Daten von zusätzlichen Datenquellen empfangen (oder darauf zugreifen), wie etwa Kartendaten, die Straßen nahe der aktuellen geografischen Lage des Fahrzeugs zugeordnet sind, Wetterdaten an der aktuellen geografischen Lage, aktuellen Wetterwarnungen (z. B. Tornadowarnungen oder tornadobegünstigende Bedingungen) und eine beliebige Datenart von einer beliebigen Datenquelle. Die Kartendaten sind hilfreich, um zum Beispiel die Lage der zu befahrenden Fahrbahn, (sowohl natürliche als auch künstliche) nahegelegenen Windschütze und andere Bereiche zu identifizieren, die Schutz vor einem nahegelegenen Tornado bieten können. Andere Daten können zum Beispiel Daten von anderen Fahrzeugen oder Infrastruktursystemen beinhalten, die Tornados nahe der aktuellen geografischen Lage des Fahrzeugs melden. In einigen Ausführungsformen werden Geräuschsensoren (z. B. Mikrofone) verwendet, um Tornados unter Verwendung von Triangulation mehrerer Geräuschsensoren oder Bilden eines Strahls von zwei oder mehreren Mikrofonen nachzuverfolgen. Die Mikrofone können zum Beispiel an einem einzigen Fahrzeug entlang einer horizontalen oder vertikalen Linie platziert oder in einer Kombination aus den beiden Richtungen platziert sein. Durch den Abstand zwischen den Mikrofonen und die Anzahl an Mikrofonen wird die Präzision des Systems bei der Erfassung und Lokalisierung von einem oder mehreren Tornados bestimmt.
  • Das Tornadoerfassungssystem 104 beinhaltet ferner ein Datenanalysemodul 218, das verschiedene Vorgänge mit Daten durchführt, die von einer beliebigen Anzahl von Sensoren und/oder Datenquellen empfangen wurden, um Tornados wie hierin erörtert zu erfassen. Zum Beispiel kann das Datenanalysemodul 218 eine oder mehrere Datenarten von dem Bildverarbeitungsmodul 208, LIDAR-Verarbeitungsmodul 210, Radarverarbeitungsmodul 212, Sensorfusionsmodul 214, Datensammelmodul 216 und beliebigen anderen Datenquellen analysieren. In einigen Ausführungsformen werden Tornados auf Grundlage einer Windgeschwindigkeit, Windrichtung (z. B. Kreisbewegung des Windes), Schwebstoffe und dergleichen erfasst. In bestimmten Umsetzungen wendet das Datenanalysemodul 218 einen Tornadoerfassungsalgorithmus an, durch den Tornados identifiziert und die Geschwindigkeit und Bewegungsbahn eines identifizierten Tornados bestimmt werden können. In einigen Ausführungsformen verwendet das Datenanalysemodul 218 ein tiefes neuronales Netzwerk (Deep Neuronal Network - DNN), um Tornados auf Grundlage der verschiedenen analysierten Daten zu erfassen und zu klassifizieren. Eine DNN-Klassifizierung kann zum Beispiel auf eine Ist-/Ist-nicht-Entscheidung unter Verwendung einer SVM(Supportvector-Maschinen)-Klassifizierung oder eines beliebigen anderen Verfahrens beschränkt sein. Bilder, die Tornados darstellen, und Bilder, bei denen es sich um keine Tornados handelt, werden in den DNN-Lernprozess eingespeist, bis die SVM eine Anteilsklassifizierung (Anteil korrekter Werte) erreicht, die als annehmbar angesehen wird. In einigen Ausführungsformen bleibt das System auf der sicheren Seite (z. B. ein hoher Anteil an korrekten Werten), da Tornados sehr destruktiv und relativ selten sowie kurzlebig sind. Gleichermaßen können bestehende Tonaufnahmen von Tornados verwendet werden, um DNN mit Trainingsmaterial bereitzustellen und Mikrofonwerte zu verwenden, um Tornados zu erfassen.
  • Des Weiteren beinhaltet das Tornadoerfassungssystem 104 einen Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationsmanager 220, der es mehreren Fahrzeugen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren. Zum Beispiel kann ein Fahrzeug Informationen in Bezug auf einen erfassten Tornado (z. B. den Ort, die Bewegungsbahn und die Geschwindigkeit des Tornados) an andere Fahrzeuge in der Nähe kommunizieren. In einigen Ausführungs formen kann ein Fahrzeug Informationen in Bezug auf den erfassten Tornado unter Verwendung eines V2X-(Fahrzeug-zu-Infrastruktur)-Kommunikationssystems an ein Infrastruktursystem kommunizieren.
  • Ein Fahrzeugnavigationssystem 222 enthält Kartendaten, die verwendet werden, um das Fahrzeug auf verschiedenen Fahrbahnen zu navigieren, oder greift auf diese zu. In einigen Ausführungsformen bestimmt das Fahrzeugnavigationssystem 222 einen Weg für das Fahrzeug, um einen erfassten Tornado zu umfahren. Das Fahrzeugnavigationssystem 222 kann zum Beispiel die Kartendaten verwenden, um (unter Verwendung nahegelegener Straßen) einen Weg zu finden, der senkrecht zu der Bewegungsbahn des Tornados ist und das Fahrzeug von dem Tornado wegführt. In einigen Ausführungsformen kann das Fahrzeugnavigationssystem 222 Wege (oder Teile eines Weges) finden, für die keine Straßen verwendet werden. Ein bestimmter Weg kann zum Beispiel Fahren über ein Feld, einen Parkplatz oder einen beliebigen anderen Bereich beinhalten, der erforderlich ist, um das Fahrzeug von dem Tornado wegzubewegen.
  • Das Tornadoerfassungssystem 104 beinhaltet außerdem einen Fahrzeugbetriebsmanager 224, der den Betrieb eines Fahrzeugs auf Grundlage der Erfassung eines Tornados verwaltet. In einigen Ausführungsformen kann das Fahrzeug auf Grundlage des Weges manövriert werden, der durch das Fahrzeugnavigationssystem 222 bestimmt wird. In anderen Ausführungsformen erzeugt der Fahrzeugbetriebsmanager 224 Empfehlungen zum Manövrieren des Fahrzeugs, um einen natürlichen oder künstlichen Windschutz zu finden. Der Fahrzeugbetriebsmanager 224 kann das Fahrzeug dazu veranlassen, normale Fahrtätigkeiten wieder aufzunehmen, nachdem die mit dem Tornado in Verbindung stehende Gefahr vorüber ist.
  • 3 veranschaulicht eine Ausführungsform einer Fahrbahn 300 mit mehreren Fahrzeugen, die in die gleiche Richtung fahren. In dem Beispiel aus 3 weist die Fahrbahn 300 zwei Spuren 302 und 304 auf, wobei sich der Verkehr in dieselbe Richtung bewegt. Zwei Fahrzeuge 306 und 308 fahren auf der Fahrbahn 300. Das Fahrzeug 306 fährt auf der Spur 304 und das Fahrzeug 308 fährt auf der Spur 302. Wie in 3 gezeigt, befindet sich ein Tornado 310 vor den Fahrzeugen 306 und 308. Wie hierin erörtert, kann der Tornado 310 auf Grundlage von Daten von einem oder mehreren Sensoren oder anderen Datenquellen erfasst werden. In einigen Ausführungsformen empfangen ein oder mehrere Sensoren, die an dem Fahrzeug 306 angebracht sind, (durch die gestrichelten Linien 312 angezeigte) Daten, die mit dem Tornado 310 in Verbindung stehen. Die empfangenen Daten ermöglichen es dem Tornadoerfassungssystem 104 den Tornado 310 sowie den Ort, die Bewegungsbahn und die Geschwindigkeit des Tornados 310 zu erfassen. Wie hierin erörtert, werden Informationen in Bezug auf den Ort, die Bewegungsbahn und die Geschwindigkeit des Tornados 310 verwendet, um einen Weg zu planen, um das Fahrzeug von dem Tornado weg zu manövrieren.
  • 4 veranschaulicht eine Ausführungsform eines Verfahrens 400 zum Erfassen eines Tornados nahe einem Fahrzeug. Zunächst empfängt 402 ein Tornadoerfassungssystem in einem Fahrzeug Daten von einem oder mehreren an dem Fahrzeug angebrachten Sensoren. Wie hier erörtert, können verschiedene Arten von an dem Fahrzeug angebrachten Sensoren verwendet werden, um Daten in Bezug auf die Umgebung nahe dem Fahrzeug zu sammeln, wie etwa LIDAR-Sensoren, Radarsensoren, Kameras und dergleichen. Das Tornadoerfassungssystem analysiert 404 die empfangenen Daten unter Verwendung eines tiefen neuronalen Netzwerks und bestimmt 406, ob ein Tornado in den empfangenen Daten erfasst wird.
  • Wenn kein Tornado identifiziert 408 wird, fährt das Verfahren 400 damit fort, Daten zu empfangen 402, um die Umgebungsbedingungen nahe dem Fahrzeug zu überwachen. In einigen Ausführungsformen beinhalten Daten von einem LIDAR-System eine dreidimensionale Punktwolke von Schwebstoffen im Wind. Diese Daten werden in dem tiefen neuronalen Netzwerk bereitgestellt, um einen Tornado nahe dem Fahrzeug zu erfassen und zu klassifizieren. Tornados können zum Beispiel auf Grundlage einer F-Skala oder Fujita-Skala klassifiziert werden, durch die Tornados auf Grundlage von deren geschätzten Windgeschwindigkeit klassifiziert werden. In einigen Ausführungsformen können Tornados in fünf Kategorien klassifiziert werden, F-0 bis F-5, wobei F-0-Tornados die schwächsten und F-5-Tornados die gefährlichsten sind. In einigen Ausführungsformen der hierin offenbarten Systeme und Verfahren kann eine DNN-Klassifizierung, die einen Tornado und eine Windgeschwindigkeit identifiziert, unter Verwendung von LIDAR, Radar, dem Biegen der Bäume, Stößen gegen das Fahrzeug, Windlautstärke, Anemometern, Crowd Sourcing und dergleichen gemessen werden. Wenn ein Tornado identifiziert wird, können bewegliche Gegenstände reagieren und sich an einen sichereren Ort bewegen, wenn der bewegliche Gegenstand von der Art her autonom ist. Dies schließt Straßenfahrzeugzeuge sowie landwirtschaftliche Geräte, Kräne und andere Geräte ein.
  • In besonderen Umsetzungen werden weitere Sensordaten (z. B. Kamerabilder oder Radardaten) verwendet, um Schwebstoffe zu erfassen. Wenn ein Tornado identifiziert 408 wird, bestimmt 410 das Tornadoerfassungssystem eine Bewegungsbahn und Geschwindigkeit des Tornados. In einigen Ausführungsformen werden die Bewegungsbahn und Geschwindigkeit des Tornados durch Nachverfolgen der Bewegung des Tornados über einen Zeitraum bestimmt. Zum Beispiel können Daten von einem oder mehreren Fahrzeugsensoren zu unterschiedlichen Zeitpunkten (z. B. im Abstand von mehreren Sekunden oder mehreren Minuten) analysiert werden, um die Geschwindigkeit, mit der sich der Tornado bewegt, und die ungefähre Bewegungsrichtung zu bestimmen. Das Tornadoerfassungssystem bestimmt 412 dann einen Weg, dem das Fahrzeug folgen kann, um den Tornado zu umfahren. In einigen Ausführungsformen identifiziert das Tornadoerfassungssystem unter Verwendung von Kartendaten einen Weg, der im Wesentlichen senkrecht zu der Bewegungsbahn des Tornados ist und der das Fahrzeug von dem Tornado wegbewegt. Bei dem Weg wird zum Beispiel die Entfernung und Richtung des Weges verglichen mit der aktuellen Geschwindigkeit und Bewegungsbahn des Tornados berücksichtigt. Da Tornados üblicherweise regelmäßig die Geschwindigkeit und Richtung ändern, müssen bei dem Weg entscheidende Änderungen der aktuellen Geschwindigkeit und Bewegungsbahn des Tornados berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass das Fahrzeug in einer sicheren Entfernung von dem Tornado bleibt, wenn der Tornado seine Geschwindigkeit oder Richtung ändert.
  • Das Tornadoerfassungssystem erzeugt 414 Fahranweisungen, um das Fahrzeug entlang des Weges zu fahren. Des Weiteren meldet das Tornadoerfassungssystem 416 die Anwesenheit des Tornados, die Bewegungsbahn des Tornados, die Geschwindigkeit des Tornados und die geographische Lage des Tornados anderen Fahrzeugen oder Systemen. Eine beliebige Art von Kommunikationssystem, wie etwa V2V (Fahrzeug-zu-Fahrzeug) oder V2X (Fahrzeug-zu-Infrastruktur), kann verwendet werden, um den Tornado und zugeordnete Informationen anderen Fahrzeugen oder Systemen zu melden. Unter Bezugnahme auf 3 kann ein Fahrzeug 306 zum Beispiel die Anwesenheit des Tornados und dem Tornado zugeordnete Informationen unter Verwendung eines V2V-Kommunikationssystems an das Fahrzeug 308 kommunizieren, wenn es den Tornado 310 erfasst. In einigen Ausführungsformen kann ein Fahrer oder Fahrgast eines Fahrzeugs die Anwesenheit eines Tornados und den ungefähren Ort des Tornados bezogen auf das Fahrzeug melden (oder bestätigen).
  • 5 veranschaulicht eine weitere Ausführungsform eines Verfahrens 500 zum Bestimmen eines Weges für ein Fahrzeug, durch den ein Tornado umfahren wird. Zunächst identifiziert 502 ein Tornadoerfassungssystem in einem Fahrzeug einen Tornado nahe dem Fahrzeug unter Verwendung der hierin erörterten Systeme und Verfahren. Das Tornadoerfassungssystem identifiziert 504 eine Bewegungsbahn des Tornados, eine Geschwindigkeit des Tornados und eine ungefähre geographische Lage des Tornados. In einigen Ausführungsformen identifiziert 500 das Verfahren den ungefähren Ort des Tornados auf Grundlage des bekannten Ortes des Fahrzeugs (z. B. unter Verwendung des globalen Positionierungssystems des Fahrzeugs). Das Tornadoerfassungssystem empfängt 506 außerdem Kartendaten, die der aktuellen geografischen Lage des Fahrzeugs zugeordnet sind. Die Kartendaten können in dem Fahrzeug (z. B. als Teil des Navigationssystems des Fahrzeugs) gespeichert sein oder auf diese kann von einer anderen Datenquelle zugegriffen werden, wie etwa eine Kartendatenbank außerhalb des Fahrzeugs.
  • Verfahren 500 wird mit dem Bestimmen 508 eines Weges für das Fahrzeug durch das Tornadoerfassungssystem fortgesetzt, um den Tornado zu umfahren, auf Grundlage der Bewegungsbahn des Tornados, der Geschwindigkeit des Tornados, der geographischen Lage des Tornados und der Kartendaten. Wie hierin erörtert, kann der Weg senkrecht zu der Bewegungsbahn des Tornados sein und kann das Fahrzeug von dem Tornado wegleiten. Des Weiteren erzeugt 510 das Tornadoerfassungssystem Fahranweisungen auf Grundlage des Weges. Diese Fahranweisungen können an ein automatisiertes Fahrsystem kommuniziert 512 werden, das die angemessenen Handlungen umsetzt, um das Fahrzeug entlang des Pfades zu fahren 514. In einigen Ausführungsformen werden die Fahranweisungen einem Fahrer oder Fahrgast des Fahrzeugs bereitgestellt. Bei den Fahranweisungen kann es sich zum Beispiel um optische Anweisungen handeln, die auf einer Anzeigevorrichtung bereitgestellt werden, wie etwa einer Anzeigevorrichtung, die mit einem Fahrzeugnavigationssystem verwendet wird. Alternativ kann es sich bei den Fahranweisungen um akustische Anweisungen handeln, die dem Fahrer oder Fahrgast des Fahrzeugs durch einen Lautsprecher oder eine ähnliche Vorrichtung bereitgestellt werden.
  • Während hierin verschiedene Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben werden, versteht es sich, dass diese lediglich als Beispiele dienen, und nicht als Einschränkung. Für den entsprechenden Fachmann wird ersichtlich, dass verschiedene Änderungen in Form und Detail daran vorgenommen werden können, ohne vom Geist und Umfang der Offenbarung abzuweichen. Daher sollen die Breite und der Schutzumfang der vorliegenden Offenbarung nicht durch eines der beschriebenen Ausführungsbeispiele eingeschränkt werden, sondern sollen lediglich gemäß den folgenden Patentansprüchen und ihren Äquivalenten definiert sein. Die Beschreibung wird hierin zu Veranschaulichungs- und Beschreibungszwecken dargelegt. Sie erhebt keinerlei Anspruch auf Vollständigkeit und soll die Offenbarung nicht auf die konkrete offenbarte Form beschränken. Viele Modifikationen und Variationen sind in Anbetracht der offenbarten Lehren möglich. Ferner ist anzumerken, dass eine beliebige oder alle der hierin erörterten alternativen Umsetzungen in einer beliebigen gewünschten Kombination genutzt werden können, um zusätzliche Hybridumsetzungen der Offenbarung zu bilden.

Claims (15)

  1. Verfahren, umfassend: Empfangen von Daten von einem Sensor, der an einem Fahrzeug angebracht ist; Analysieren der empfangenen Daten unter Verwendung eines tiefen neuronalen Netzwerks; Bestimmen durch ein Tornadoerfassungssystem in dem Fahrzeug, ob ein Tornado in den empfangenen Daten identifiziert wird, auf Grundlage der Analyse der empfangenen Daten; und Bestimmen einer Bewegungsbahn des Tornados als Reaktion auf das Bestimmen, dass ein Tornado in den empfangenen Daten identifiziert wird.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei der an dem Fahrzeug angebrachte Sensor zumindest eines von einem LIDAR-Sensor, einem Radarsensor und einer Kamera beinhaltet.
  3. Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend Bestimmen eines Weges für das Fahrzeug durch das Tornadoerfassungssystem in dem Fahrzeug, um den Tornado zu umfahren, auf Grundlage der Bewegungsbahn des Tornados.
  4. Verfahren nach Anspruch 3, wobei das Bestimmen eines Weges für das Fahrzeug, um den Tornado zu umfahren, im Wesentlichen senkrecht zu der Bewegungsbahn des Tornados ist oder im Wesentlichen von der Bewegungsbahn des Tornados wegführt.
  5. Verfahren nach Anspruch 3, ferner umfassend Erzeugen von Fahrbefehlen, um das Fahrzeug entlang des Weges zu fahren.
  6. Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend Bestimmen eines Weges für das Fahrzeug durch das Tornadoerfassungssystem in dem Fahrzeug, um den Tornado zu umfahren, auf Grundlage der Bewegungsbahn des Tornados, einer Geschwindigkeit des Tornados, einer geographischen Lage des Tornados und von Kartendaten.
  7. Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend Melden des ungefähren Orts des Tornados und der Bewegungsbahn des Tornados an andere Fahrzeuge in der Nähe oder an ein infrastrukturbasiertes System.
  8. Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend Erzeugen akustischer oder optischer Warnungen, welche die Anwesenheit des Tornados angeben, oder Erzeugen akustischer oder optischer Fahranweisungen, um das Fahrzeug zu manövrieren, um den Tornado zu umfahren.
  9. Verfahren, umfassend: Empfangen von Daten von einer Vielzahl von Sensoren, die an einem Fahrzeug angebracht sind; Analysieren der empfangenen Daten unter Verwendung eines tiefen neuronalen Netzwerks; Bestimmen durch ein Tornadoerfassungssystem in dem Fahrzeug, ob ein Tornado in den empfangenen Daten identifiziert wird, auf Grundlage der Analyse der empfangenen Daten; und als Reaktion auf das Bestimmen, dass ein Tornado in den empfangenen Daten identifiziert wird: Bestimmen einer Bewegungsbahn des Tornados; Bestimmen einer Geschwindigkeit des Tornados; und Bestimmen einer geographischen Lage des Tornados.
  10. Verfahren nach Anspruch 9, wobei das Bestimmen der Bewegungsbahn des Tornados und der Geschwindigkeit des Tornados auf der Analyse der empfangenen Daten basiert.
  11. Verfahren nach Anspruch 9, ferner umfassend Bestimmen eines Weges für das Fahrzeug durch das Tornadoerfassungssystem in dem Fahrzeug, um den Tornado zu umfahren, auf Grundlage der Bewegungsbahn des Tornados, der Geschwindigkeit des Tornados und der geographischen Lage des Tornados.
  12. Verfahren nach Anspruch 11, ferner umfassend Erzeugen von Fahrbefehlen, um das Fahrzeug entlang des Weges zu fahren.
  13. Verfahren nach Anspruch 9, ferner umfassend Melden der Bewegungsbahn des Tornados, der Geschwindigkeit des Tornados und der geographischen Lage des Tornados an andere Fahrzeuge in der Nähe.
  14. Vorrichtung, umfassend: einen Sensor, der an einem Fahrzeug angebracht und konfiguriert ist, um Sensordaten aufzuzeichnen; und ein Tornadoerfassungssystem, das an den Sensor gekoppelt und konfiguriert ist, um die Sensordaten unter Verwendung eines tiefen neuronalen Netzwerks zu empfangen und zu analysieren, wobei das Tornadoerfassungssystem ferner konfiguriert ist, um auf Grundlage der Analyse der Sensordaten zu bestimmen, ob ein Tornado in den Sensordaten identifiziert wird, wobei das Tornadoerfassungssystem ferner als Reaktion auf die Identifikation eines Tornados zu Folgendem konfiguriert ist: Bestimmen einer Bewegungsbahn des Tornados auf Grundlage der Analyse der Sensordaten; und Bestimmen einer Geschwindigkeit des Tornados auf Grundlage der Analyse der Sensordaten.
  15. Vorrichtung nach Anspruch 14, wobei der Sensor eines von einem LIDAR-Sensor, einem Radarsensor und einer Kamera beinhaltet.
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RU (1) RU2018103917A (de)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110568441A (zh) * 2019-09-09 2019-12-13 大连海事大学 一种基于卷积神经网络的船用雷达测雨识别方法
DE102021211006A1 (de) 2021-09-30 2023-03-30 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Kameravorrichtung, System und Verfahren zur Wetterdatenbestimmung

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10204507B2 (en) * 2012-08-24 2019-02-12 La Crosse Technology, Ltd. User-configurable weather warning apparatus
US11100918B2 (en) 2018-08-27 2021-08-24 American Family Mutual Insurance Company, S.I. Event sensing system
US20210063429A1 (en) * 2018-08-28 2021-03-04 Ball Aerospace & Technologies Corp. Optical Wind Lidar-Based Multifunctional Instrument for Enhanced Measurements and Prediction of Clear Air Turbulence and Other Wind-Based Aviation Related Phenomena
CN109946765B (zh) * 2019-04-02 2021-05-07 上海电气风电集团股份有限公司 风电场的流场的预测方法和系统
CN110764529B (zh) * 2019-10-21 2020-07-21 安徽诺乐知识产权服务有限公司 基于目标定位大数据的飞行方向修正平台、方法及存储介质
KR20210107282A (ko) * 2020-02-24 2021-09-01 현대자동차주식회사 악천후 판단 장치 및 그의 악천후 판단 방법
CN111427101B (zh) * 2020-04-07 2022-04-26 南京气象科技创新研究院 一种雷雨大风分级预警方法、系统、存储介质
US20220179096A1 (en) * 2020-12-07 2022-06-09 Texas Instruments Incorporated Wind detection system and vehicle control
KR102508655B1 (ko) * 2022-03-17 2023-03-10 한국과학기술정보연구원 기상 정보 예측 및 안전 지도 자동 생성 방법 및 그 장치

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0949884A (ja) * 1995-08-04 1997-02-18 Aasu Uezaa:Kk ニューラルネットワークを用いた局地的気象予測方法
US5615118A (en) * 1995-12-11 1997-03-25 Frank; Robert K. Onboard aircraft flight path optimization system
JP4118352B2 (ja) * 1996-08-29 2008-07-16 名古屋電機工業株式会社 気象判別方法およびその装置
KR100995877B1 (ko) * 2008-07-23 2010-11-22 한국기계연구원 투과전자현미경의 고니오미터를 이용한 이웃하는 결정립의결정학적 방위관계 측정장치 및 그에 의한 결정립계 특성규명 방법
JP5528243B2 (ja) * 2010-07-23 2014-06-25 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション マルチパスを制御するシステム及び方法
US9454474B2 (en) * 2013-03-05 2016-09-27 Western Digital Technologies, Inc. Methods, devices and systems for two stage power-on map rebuild with free space accounting in a solid state drive
US9297926B1 (en) * 2013-03-11 2016-03-29 Eli V. Oklejas, III Tornado data acquisition system
US10255818B2 (en) * 2015-02-11 2019-04-09 Aviation Communication & Surveillance Systems, Llc Systems and methods for weather detection and avoidance
CN104966102A (zh) * 2015-06-23 2015-10-07 国家卫星气象中心 基于卫星图像的台风检测方法
US9804293B1 (en) * 2016-04-13 2017-10-31 Northrop Grumman Systems Corporation UAVs for the detection and tracking of intense tornadoes

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110568441A (zh) * 2019-09-09 2019-12-13 大连海事大学 一种基于卷积神经网络的船用雷达测雨识别方法
CN110568441B (zh) * 2019-09-09 2023-04-07 大连海事大学 一种基于卷积神经网络的船用雷达测雨识别方法
DE102021211006A1 (de) 2021-09-30 2023-03-30 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Kameravorrichtung, System und Verfahren zur Wetterdatenbestimmung

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