DE102022118492A1

DE102022118492A1 - Verfahren zum Erkennen von zum Herstellen von Produkten vorgesehenen Objekten, elektronische Recheneinrichtung, Computerprogramm sowie computerlesbares Medium

Info

Publication number: DE102022118492A1
Application number: DE102022118492.7A
Authority: DE
Inventors: Christian Poss; Patrick Gam
Original assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Current assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Priority date: 2022-07-25
Filing date: 2022-07-25
Publication date: 2024-01-25

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erkennen von zum Herstellen von Produkten vorgesehenen Objekten einer ersten Objektkategorie. Das Verfahren umfasst ein Erfassen von ersten Bilddaten (5), welche eine erste Abbildung (24) eines ersten der Objekte der ersten Objektkategorie beschreiben. Das Verfahren umfasst ein Erzeugen von zweiten Bilddaten (9) aus den ersten Bilddaten mittels eines digitalen Filtermoduls, wobei die zweiten Bilddaten wenigstens eine effektbehaftete und dadurch von der ersten Abbildung (24) unterschiedliche, zweite Abbildung (22) des ersten Objekts (21) beschreiben. Das Verfahren umfasst ein Verwenden der ersten Bilddaten (5) und der zweiten Bilddaten (9) zum Durchführen eines Trainingsprozesses zum Trainieren eines neuronalen Netzes (6), welches durch den Trainingsprozess dahingehend trainiert wird, Objekte der ersten Objektkategorie anhand von Bilddaten zu erkennen, welche Abbildungen von Objekten der ersten Objektkategorie beschreiben.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erkennen von zum Herstellen von Produkten, insbesondere Fahrzeugen, vorgesehenen Objekten. Des Weiteren betrifft die Erfindung eine elektronische Recheneinrichtung. Die Erfindung betrifft auch ein Computerprogramm. Außerdem betrifft die Erfindung ein computerlesbares Medium.
Der DE 10 2019 211 710 A1 ist eine mobile Arbeitsmaschine als bekannt zu entnehmen, mit einem Rahmen und einem Bodeneingriffselement, das beweglich von dem Rahmen getragen und von einem Motor angetrieben wird, um eine Bewegung der mobilen Arbeitsmaschine anzutreiben. Des Weiteren offenbart die DE 10 2020 111 271 A1 ein rechnerimplementiertes Verfahren, umfassend zumindest teilweise auf einem Bild eines Objekts und einer vorherigen Position des Objekts beruhendes Bestimmen einer aktualisierten Position des Objekts unter Verwendung eines Partikelfilters.
Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren, eine elektronische Recheneinrichtung, ein Computerprogramm sowie ein computerlesbares Medium zu schaffen, sodass zum Herstellen von Produkten vorgesehene Objekte, insbesondere bei dem Herstellen der Produkte, besonders vorteilhaft erkannt werden können.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1, durch eine elektronische Recheneinrichtung mit den Merkmalen des Patentanspruchs 11, durch ein Computerprogramm mit den Merkmalen des Patentanspruchs 12 sowie durch ein computerlesbares Medium mit den Merkmalen des Patentanspruchs 13 gelöst.
Ein erster Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erkennen von zum Herstellen von, insbesondere körperlichen und somit materiellen, Produkten, insbesondere Erzeugnissen, vorgesehenen, insbesondere körperlichen und somit materiellen, Objekten einer ersten Objektkategorie. Unter den Objekten sind körperliche und somit materielle Gegenstände wie beispielsweise Betriebsmittel und Infrastrukturelemente vorgesehen, die verwendet werden, um die Produkte herzustellen. Insbesondere wird das Verfahren bei dem auch als Herstellung bezeichneten Herstellen der Produkte durchgeführt. Bei den Produkten handelt es sich beispielsweise um Fahrzeuge, insbesondere um Kraftfahrzeuge wie ganz vorzugsweise Kraftwagen und besonders vorzugsweise Personenkraftwagen. Somit ist es vorzugsweise vorgesehen, dass bei dem Verfahren die Objekte verwendet werden, um die Fahrzeuge herzustellen. Bei den Objekten der ersten Objektkategorie handelt es sich beispielsweise um Behältnisse, in denen beispielsweise weitere Bauelemente, insbesondere zum Herstellen der Produkte, zumindest vorübergehend aufnehmbar und insbesondere transportierbar sind. Bei dem jeweiligen Behältnis handelt es sich beispielsweise um einen so genannten Ladungsträger. Unter dem Merkmal, dass die genannten Objekte Objekte der genannten ersten Objektkategorie sind, ist zu verstehen, dass die Objekte zu der ersten Objektkategorie gehören. Insbesondere ist es denkbar, dass die Objekte der ersten Objektkategorie identisch sind, insbesondere zumindest hinsichtlich ihrer Abmessungen. Alternativ oder zusätzlich ist es denkbar, dass die Objekte der ersten Objektkategorie hinsichtlich ihres jeweiligen Verwendungszwecks insbesondere bei dem Herstellen der Produkte identisch sind.
In der vorliegenden Offenbarung werden Ordnungszahlwörter wie zum Beispiel „erste“ oder „erste“ oder „zweiter“ etc. nicht unbedingt dazu verwendet, um eine Anzahl oder Menge von Elementen anzugeben, auf die sich die Ordnungszahlwörter beziehen, sondern um eindeutig auf Begriffe Bezug nehmen zu können, auf die sich die Ordnungszahlwörter beziehen.
Bei einem ersten Schritt des Verfahrens werden, insbesondere mittels einer elektronischen Recheneinrichtung, erste Bilddaten erfasst. Insbesondere wird das Verfahren mittels der elektronischen Recheneinrichtung durchgeführt. Die ersten Bilddaten werden beispielsweise, insbesondere mittels der elektronischen Recheneinrichtung, derart erfasst, dass die elektronische Recheneinrichtung die Bilddaten empfängt und somit ermittelt. Hierfür empfängt beispielsweise die elektronische Recheneinrichtung ein insbesondere elektrisches Signal, welches die ersten Bilddaten charakterisiert, umfasst oder beschreibt. Die ersten Bilddaten beschreiben oder repräsentieren, insbesondere genau, eine erste Abbildung eines ersten der Objekte der ersten Objektkategorie. Dies bedeutet, dass das erste Objekt zu der ersten Objektkategorie gehört, sodass beispielsweise das erste Objekt ein zur ersten Objektkategorie gehörender, erster Ladungsträger ist.
Bei einem zweiten Schritt des Verfahrens werden mittels eines einfach auch als Filter oder digitales Filter bezeichneten, digitalen Filtermoduls, insbesondere der elektronischen Recheneinrichtung, zweite Bilddaten aus den ersten Bilddaten erzeugt, wobei die zweiten Bilddaten wenigstens eine effektbehaftete und dadurch von der ersten Abbildung unterschiedliche, zweite Abbildung des ersten Objekts beschreiben. Vereinfacht ausgedrückt wird somit aus der ersten Abbildung die zweite Abbildung erzeugt, welche sich jedoch von der ersten Abbildung unterscheidet, insbesondere dadurch, dass die zweite Abbildung effektbehaftet ist, mithin wenigstens einen Effekt oder mehrere Effekte, insbesondere wenigstens einen das erste Objekt betreffenden Effekt oder mehrere, das erste Objekt betreffende Effekte, aufweist, wobei die erste Abbildung diesen Effekt beziehungsweise die Effekte nicht aufweist. Das Erzeugen der effektbehafteten, zweiten Abbildung aus der ersten Abbildung, mithin das Erzeugen der zweiten Bilddaten aus den ersten Bilddaten, wird auch als visuelle Varianz oder Bildvarianz bezeichnet, da die zweite Abbildung eine Variante der ersten Abbildung ist. Insbesondere ist es vorgesehen, dass die zweite Abbildung eine Abbildung des ersten Objekts ist, wobei jedoch die zweite Abbildung, insbesondere das erste Objekt der zweiten Abbildung, den genannten, wenigstens einen Effekt aufweist. Der Effekt kann beispielsweise eine berechnete und/oder simulierte Beschädigung und/oder Abnutzung und/oder Farbvarianz sein und/oder der Effekt kann beispielsweise umfassen, dass das erste Objekt der zweiten Abbildung mit wenigstens einer Markierung wie beispielsweise einem Zettel, einem Aufkleber oder einem Code oder einer anderen visuellen Markierung versehen ist, mit der das erste Objekt der ersten Abbildung nicht versehen ist. Der Effekt der zweiten Abbildung wird beispielsweise auf Basis von vorgebbaren oder vorgegebenen Effektdaten erzeugt, sodass die zweiten Bilddaten aus den ersten Bilddaten und in Abhängigkeit von den Effektdaten, insbesondere mittels der elektronischen Recheneinrichtung, erzeugt werden.
Insbesondere ist es denkbar, dass die zweiten Bilddaten mehrere zweite, effektbehaftete Abbildungen des ersten Objekts beschreiben, wobei sich die jeweilige, zweite Abbildung dadurch, dass sie effektbehaftet ist, von der ersten Abbildung unterscheidet, und wobei sich die zweiten Abbildungen paarweise voneinander unterscheiden, dadurch, dass sie effektbehaftet sind.
Bei einem dritten Schritt des Verfahrens werden die ersten Bilddaten und die zweiten Bilddaten verwendet, um einen Trainingsprozess zum Trainieren eines neuronalen Netzes durchzuführen, welches auch als erstes neuronales Netz bezeichnet wird und durch den Trainingsprozess dahingehend oder darauf trainiert wird, Objekte der ersten Objektkategorie anhand von Bilddaten, die beispielsweise bereitgestellt und von dem neuronalen Netz empfangen werden, zu erkennen, wobei die Bilddaten Abbildungen von Objekten der ersten Objektkategorie beschreiben. Das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht es durch die Bildvarianz, einen besonders umfangreichen Datensatz zum Trainieren des neuronalen Netzes zu schaffen, obwohl zunächst nur die ersten Bilddaten und somit beispielsweise nur die erste Abbildung zur Verfügung steht. Der umfangreiche Datensatz umfasst dabei nicht nur die ersten Bilddaten, sondern auch die zweiten Bilddaten, sodass das neuronale Netz in kurzer Zeit besonders gut trainiert werden kann.
Insbesondere ist das digitale Filtermodul durch einen Algorithmus realisiert oder in einem Algorithmus implementiert, welcher beispielsweise durch eine elektronische Recheneinrichtung ausgeführt wird. Somit ist das Filtermodul insbesondere durch eine Software realisiert. Das zuvor genannte neuronale Netz, welches trainiert wird, wird auch als erstes neuronales Netz bezeichnet. Beispielsweise wird als das digitale Filtermodul ein zweites neuronales Netz verwendet. Wenn zuvor und im Folgenden die Rede von dem neuronalen Netz ist, so ist darunter, falls nichts anderes angegeben ist, das erste neuronale Netz zu verstehen.
Der Effekt beziehungsweise die Effektdaten basieren beispielsweise auf, insbesondere empirischen, Beobachtungen von Effekten wie beispielsweise Beschädigungen, Abnutzungen, Verschleiß und/oder anderen Vorgängen, die üblicherweise bei dem Herstellen der Produkte erfolgen und die Objekte der ersten Kategorie insbesondere hinsichtlich ihrer äußeren, optischen Erscheinung beeinflussen. Insbesondere kann beispielsweise einer der anderen Vorgänge umfassen, dass die Objekte der ersten Objektkategorie, welche einfach auch als erste Kategorie bezeichnet wird, mit Aufklebern, Zetteln und/oder anderen optischen Markierungen versehen werden. Somit ist es beispielsweise bei der oder durch die Bildvarianz möglich, zu simulieren, wie das erste Objekt, insbesondere nachdem es wenigstens einem der Vorgänge unterworfen wurde, aussehen könnte oder aussieht, sodass dadurch, dass das neuronale Netz anhand der ersten Bilddaten und anhand der zweiten Bilddaten trainiert wird, das neuronale Netz Objekte der ersten Objektkategorie nicht nur dann erkennen kann, wenn ihre äußere, optische Erscheinung der dem ersten Objekt auf der ersten Abbildung entspricht, sondern auch dann, wenn ihre äußere, optische Erscheinung beispielsweise dadurch, dass sie wenigstens einem der Vorgänge unterworfen wurden, der des ersten Objekts auf der zweiten Abbildung entspricht oder ähnelt. Dadurch stellt das erfindungsgemäße Verfahren eine Grundlage bereit, um bei dem Herstellen der Produkte Objekte der ersten Objektkategorie zwischen Nutzern einfach, intuitiv und zeit- und kostengünstig austauschen zu können, wobei unter dem jeweiligen Nutzer beispielsweise eine jeweilige Person, welche die Herstellung der Produkte durchführt, und/oder eine Arbeitsstation zum Herstellen der Produkte verstanden werden kann. Der Erfindung liegen dabei insbesondere die folgenden Erkenntnisse und Überlegungen zugrunde: Im industriellen Umfeld wie beispielsweise bei der Herstellung von Produkten wie beispielsweise Fahrzeugen werden häufig beispielsweise als Betriebsmittel und/oder Infrastrukturelemente ausgebildete Objekte, die verwendet werden, um die Produkte herzustellen, nach ihrem Gebrauch verschrottet oder insbesondere nach ihrem Gebrauch nicht transparent für eine Wieder- oder Weiterverwendung zur Verfügung gestellt, während jedoch parallel genau diese Objekte beispielsweise in anderen Bereichen oder Teilen der Herstellung benötigt werden. Dadurch wird ein erheblicher Investitionsbedarf für Neubeschaffungen generiert. Es wurde gefunden, dass existierende Methoden zum Austausch solcher Objekte von Personen, die die Produkte herstellen, so gut wie nicht angenommen werden. Bei solchen herkömmlichen Methoden handelt es sich beispielsweisem schwarze Bretter, Kleinanzeigen oder Softwareanwendungen.
Ein Grund dafür, dass existierende Methoden zum Austausch solcher Objekte üblicherweise nicht angewendet werden, liegt einerseits in einem komplexen Erfassungsvorgang der Objekte, da beispielsweise exakte Maße, technische Spezifikationen und/andere Merkmale der Objekte aufwändig beispielsweise in eine Datenbank eingegeben werden müssen. Zum anderen liegt der Grund in einer hohen Komplexität, beispielsweise von einer Person gesuchte Objekte tatsächlich zu finden, da beispielsweise für das gleiche Objekt in unterschiedlichen Ländern unterschiedliche Bezeichnungen existieren können. Dies macht ein präzises und intuitives Finden gesuchter Objekte sehr aufwändig oder gar unmöglich. Bei dem Austausch solcher Objekte existieren somit zwei Seiten. Eine erste der Seiten ist eine suchende Seite, mithin beispielsweise eine suchende Person, die wenigstens einen oder mehrere Arbeitsvorgänge zum Herstellen der Produkte durchführt und beispielsweise einen Bedarf nach einem Objekte hat, um das Objekt zum Herstellen der Produkte zu nutzen. Eine zweite der Seiten ist eine anbietende Seite, mithin beispielsweise eine anbietende Person, die wenigstens einen oder mehrere Arbeitsvorgänge zum Herstellen der Produkte durchführt und beispielsweise mithilfe eines der Objekte den wenigstens einen Arbeitsvorgang zum Herstellen der Produkte durchgeführt hat und nun dieses Objekt nicht mehr benötigt und daher zur Verfügung stellen könnte. Hat nun die suchende Seite den Bedarf nach einem Objekt der ersten Objektkategorie zum Herstellen der Produkte, und ist das von der anbietenden Seite bereitgestellte oder angebotene oder zur Verfügung gestellte Objekt ein Objekt der ersten Objektkategorie, so könnte das von der anbietenden Seite angebotene, das heißt zur Verfügung gestellte Objekt an die suchende Seite übergeben oder bewegt oder gefördert werden, sodass dann die suchende Seite das von der anbietenden Seite zur Verfügung gestellte Objekt nutzen kann, um die Produkte herzustellen. Dann ist es nicht notwendig, dass die anbietende Seite das Objekt entsorgt, und es ist nicht nötig, für die suchende Seite das von der suchenden Seite gewünschte Objekt (neu) zu beschaffen. Das erfindungsgemäße Verfahren schafft nun die Grundlage, die Objekte der ersten Objektkategorie zwischen der suchenden Seite und der anbietenden Seite einfach, zeit- und kostengünstig sowie intuitiv austauschen zu können. Ein solcher Austausch zwischen der suchenden Seite und der anbietenden Seite fand bisher aufgrund der zuvor beschriebenen Nachteile und Probleme nicht oder nur unzureichend statt, da üblicherweise eine Beschreibung der Objekte sowohl durch die suchende Seite als auch durch die anbietende Seite erforderlich war, sodass die Objekte beispielsweise durch die jeweilige Seite identifiziert werden konnten. Bisher genutzte Möglichkeiten zur Beschreibung der Objekte waren jedoch sehr aufwändig und sehr komplex, sodass der zuvor genannte Austausch zwischen der suchenden Seite und der anbietenden Seite nicht oder nur unzureichend stattfand. Eine erste Möglichkeit, die Objekte zu beschreiben, ist die Verwendung von Bildern der Objekte in Kombination mit einem beschreibenden Text, was meist in schwarzen Brettern etc. genutzt wird. Dies ist jedoch nicht standardisiert und damit sehr subjektiv. Eine vollständige, objektive Methode zum Beschreiben der Objekte kann ein Anbringen eindeutiger Codes wie beispielsweise Barcodes für gewisse Objektfamilien oder Objektkategorien an den Objekten der Objektkategorie sein. Im Zusammenspiel mit einer dahinterliegenden Datenbank könnten somit mithilfe eines Lesegeräts und beispielsweise einer Softwareanwendung, die beispielsweise auf einem mobilen Endgerät, insbesondere auf einem mobilen Telekommunikationsendgerät, ausgeführt wird, Objekte eindeutig identifiziert werden. Allerdings müssten hierzu sämtliche Objekte einheitlich mit den Codes initial ausgestattet werden, was sich in der Praxis als nicht zielführend erwiesen hat. Eine dritte Möglichkeit ist die Verwendung von Computer Vision, insbesondere im Rahmen einer Softwareanwendung, mithin einer Software-Applikation, die beispielsweise auf einem oder durch ein mobiles Endgerät, insbesondere ein mobiles Telekommunikationsendgerät wie beispielsweise ein mobiles Funkgerät, ausgeführt wird. Die dritte Möglichkeit kann vollständig objektiv sein und erfordert keine textbasierte Beschreibung. Die genannte, dritte Möglichkeit an sich hat jedoch in ihrer Funktionsweise noch Nachteile, welche jedoch durch die Erfindung beseitigt werden können. Algorithmen, die beispielsweise auf Basis von Bildern Gegenstände erkennen können, die beispielsweise auf einer Verkaufsplattform zum Verkauf angeboten werden, werden initial auf einem gewissen Datensatz trainiert. Verkaufsplattformen können hierfür auf vorhandene Produktbilder zurückgreifen, die beispielsweise von Verkäufern der Produkte hochgeladen werden. Da die Produkte üblicherweise in ihrem Neuzustand verkauft und dadurch durch qualitativ hochwertige Bilder, insbesondere Fotos, im Neuzustand beworben werden, ist der herkömmliche Algorithmus und dessen Objekterkennung vor allem darauf spezialisiert. Die Herausforderung einer solchen Objekterkennung im industriellen Umfeld, insbesondere bei der Herstellung von Produkten, liegt insbesondere darin, dass weder hochgeladene Abbildungen an sich, das heißt beispielsweise weder das erste Objekt der ersten Objektkategorie noch zur Erkennung oder Identifikation verwendete Referenzobjekte im Neuzustand existieren oder die Objekte kurz nach ihrer Neubeschaffung nicht mehr ihren Neuzustand aufweisen, sondern verschlissen sind und dadurch durch den Algorithmus, welcher auf den Neuzustand der Objekte trainiert ist, nicht mehr erkannt werden können. Ein weiteres Problem hat sich bei unterschiedlichen Objekten jedoch nicht mit ähnlichen geometrischen Relationen gezeigt. Während beispielsweise im privaten Bereich bei einer Bildsuche beispielsweise eines Schuhs die tatsächliche Größe auf dem Bild keine Rolle spielt, da diese bei jedem Schuhmodell individuell ausgewählt werden kann, bevor ein Kauf getätigt wird, kann es im industriellen Bereich eine sehr bedeutende Rolle spielen, ob ein Objekt wie beispielsweise ein Behältnis erste Maße oder von den ersten Maßen unterschiedliche, zweite Maße aufweist. Üblicherweise sind für neuronale Netze jedoch diese Objekte, obwohl sie sich in ihren Maßen oder Abmessungen voneinander unterscheiden, quasi identisch, da sie sozusagen auf Bildern gleich aussehen. Und selbst für Menschen ist es schwierig, Objekte nur anhand ihrer Maße zu unterscheiden, da je nach Abstand zu einem jeweiligen Objekt keine Aussage mehr über die absoluten Maße oder Abmessungen getroffen werden können, sondern nur noch zu deren Verhältnis. Vor diesem Hintergrund ist es bei dem erfindungsgemäßen Verfahren vorgesehen, die ersten Bilddaten beispielsweise nicht direkt in einen Datensatz zum Trainieren des neuronalen Netzes einzufügen und/oder nicht nur die ersten Bilddaten zum Trainieren des neuronalen Netzes zu verwenden, sondern die ersten Bilddaten werden zunächst verwendet, um zunächst die beschriebene, visuelle Varianz durchzuführen und somit die zweiten Bilddaten zu erzeugen, beispielsweise entsprechend unterschiedlicher Verschmutzungsgrade. Somit umfasst der Datensatz zum Trainieren des neuronalen Netzes nicht nur die ersten Bilddaten, sondern auch die zweiten Bilddaten, sodass im Vergleich zu einem nur die ersten Bilddaten umfassenden Datensatzes zum Trainieren des neuronalen Netzes sozusagen der Datensatz zum Trainieren des neuronalen Netzes künstlich vergrößert wird.
Um Objekte der ersten Objektkategorie bei dem Herstellen der Produkte und somit in einem industriellen Umfeld besonders präzise erkennen, das heißt identifizieren zu können, ist es bei einer Ausführungsform der Erfindung vorgesehen, dass ein erster Teil der durch die ersten Bilddaten beschriebenen, ersten Abbildung eine Abbildung oder ein Abbildungsteil des ersten Objekts der ersten Objektkategorie ist. Ein zweiter Teil der durch die ersten Bilddaten beschriebenen, ersten Abbildung ist eine Abbildung oder ein Abbildungsteil eines insbesondere von dem ersten Objekt unterschiedlichen, weiteren Objekts einer von der ersten Objektkategorie unterschiedlichen, weiteren Objektkategorie. Dabei werden die ersten Bilddaten zum Durchführen des Trainingsprozesses verwendet, durch welchen das neuronale Netz dahingehend trainiert wird, Objekte der ersten Objektkategorie anhand von Bilddaten zu erkennen, welche Abbildungen beschreiben, die jeweils als ersten Abbildungsteil eine Abbildung eines Objekts der ersten Objektkategorie und als zweiten Abbildungsteil eine Abbildung eines weiteren Objekts der weiteren Objektkategorie umfassen. Bei dieser Ausführungsform erfolgt somit die Erkennung eines jeweiligen Objekts der ersten Objektkategorie nicht nur anhand von Abbildungen von Objekten der ersten Objektkategorie, sondern auch anhand eines Umfelds oder einer Umgebung, in welchem oder welcher das jeweilige Objekt der ersten Objektkategorie verwendet wird, um die Produkte herzustellen. Erfasst somit beispielsweise die suchende Seite ein Bild, auf welchem das eigentlich gesuchte Objekt der ersten Objektkategorie und zusätzlich beispielsweise auch ein Objekt der weiteren Objektkategorie abgebildet sind, so erkennt das neuronale Netz das eigentlich gesuchte Objekt der ersten Objektkategorie nicht nur anhand dessen, dass auf dem Bild das eigentlich gesuchte Objekt der ersten Objektkategorie abgebildet ist, sondern auch anhand dessen, dass auf dem Bild auch das Objekt der weiteren Objektkategorie abgebildet ist. Dieser Ausführungsform liegt insbesondere folgende Erkenntnis zugrunde: In der Regel werden neuronale Netze so trainiert, dass zu erkennende Objekte im Vordergrund stehen und der Hintergrund möglichst weiß oder einfarbig ist, um nicht von dem eigentlich gesuchten Objekt abzulenken. Nun ist es jedoch vorzugsweise vorgesehen, das neuronale Netz nicht nur auf die Objekte im Vordergrund, das heißt nicht nur auf die Objekte der ersten Objektkategorie, zu trainieren, sondern (auch) auf die Objekte der weiteren Objektkategorie, da im industriellen Umfeld üblicherweise die Objekte der ersten Objektkategorie zusammen mit und/oder im Bereich von Objekten der weiteren Objektkategorie verwendet werden, um die Produkte herzustellen. Dies erleichtert nicht nur eine initiale Aufnahme von Bildern oder Abbildern für die Personen, die die Produkte herstellen, sondern ermöglicht auch, dass das neuronale Netz Rückschlüsse auf eine absolute und nicht nur auf eine relative Geometrie des jeweiligen Objekts der jeweiligen ersten Kategorie ziehen kann. In der Folge ist eine intuitive Suche nach Objekten der ersten Objektkategorie realisierbar.
Eine weitere Ausführungsform zeichnet sich dadurch aus, dass das durch den Trainingsprozess trainierte, neuronale Netz dritte Bilddaten empfängt, welche eine dritte Abbildung eines zweiten Objekts beschreiben. Die dritten Bilddaten werden beispielsweise von der suchenden Seite oder von einer von der Suchenden Seite genutzten Einrichtung bereitgestellt, insbesondere mit der Absicht, ein von der anbietenden Seite zur Verfügung gestelltes oder angebotenes Objekt der ersten Objektkategorie zu erhalten, da beispielsweise die suchende Seite ein Objekt der ersten Objektkategorie benötigt, um die Produkte herzustellen. Dabei ist es vorgesehen, dass das durch den Trainingsprozess trainierte, neuronale Netz in Abhängigkeit von den dritten Bilddaten erkennt, dass das zweite Objekt zu der ersten Objektkategorie gehört, zu welcher auch das erste Objekt gehört. Somit erkennt beispielsweise das neuronale Netz, dass die suchende Seite ein Objekt der ersten Objektkategorie, nämlich das zweite Objekt benötigt. Empfängt nun beispielsweise das durch den Trainingsprozess trainierte, neuronale Netz fünfte Bilddaten, welche eine fünfte Abbildung eines dritten Objekts beschreiben und beispielsweise von der anbietenden Seite beziehungsweise von einer von der anbietenden Seite genutzten Einrichtung bereitgestellt werden, und erkennt beispielsweise das durch den Trainingsprozess trainierte, neuronale Netz in Abhängigkeit von den fünften Bilddaten, dass das dritte Objekt zu der ersten Objektkategorie gehört, zu welcher auch das erste Objekt und auch das zweite Objekt gehören, so erkennt das neuronale Netz, dass die suchende Seite ein Objekt der ersten Objektkategorie, nämlich das zweite Objekt benötigt, und das neuronale Netz erkennt, dass die anbietende Seite ein Objekt der ersten Objektkategorie bereitstellt, mithin zur Verfügung stellt, nämlich das dritte Objekt. In der Folge kann beispielsweise die suchende Seite darüber informiert werden, dass die anbietende Seite ein von der suchenden Seite gewünschtes Objekt, nämlich das dritte Objekt, bereitstellt und/oder die anbietende Seite kann darüber informiert werden, dass die suchende Seite das zweite Objekt sucht und/oder das dritte Objekt, welches von der anbietenden Seite angeboten wird, benötigt oder benötigen könnte, um die Produkte herzustellen. In der Folge ist ein Austausch des dritten Objekts zwischen der suchenden Seite und der anbietenden Seite durchführbar, insbesondere dahingehend, dass das dritte Objekt von der anbietenden Seite, das heißt von einem ersten Ort, zu der suchenden Seite, das heißt zu einem von dem ersten Ort unterschiedlichen, zweiten Ort überführt wird und in der Folge beispielsweise von der suchenden Seite genutzt werden kann, um die Produkte herzustellen.
Somit hat es sich als besonders vorteilhaft gezeigt, wenn mittels einer elektrischen oder elektronischen Wiedergabeeinrichtung ein von einer sich in einer Umgebung der Wiedergabeeinrichtung aufhaltenden Person akustisch und/oder optisch und/oder haptisch wahrnehmbares Hinweissignal an die Umgebung ausgegeben wird, wenn das durch den Trainingsprozess trainierte, neuronale Netz in Abhängigkeit von den dritten Bilddaten erkennt, dass das zweite Objekt zu der ersten Objektkategorie gehört, zu welcher auch das erste Objekt gehört. Das Hinweissignal wird auch als erstes Hinweissignal bezeichnet. Ferner ist es denkbar, dass mittels der elektrischen oder elektronischen Wiedergabeeinrichtung das erste Hinweissignal an die Umgebung ausgegeben wird, wenn das durch den Trainingsprozess trainierte, neuronale Netz in Abhängigkeit von den fünften Bilddaten erkennt, dass das dritte Objekt zu der ersten Objektkategorie gehört, zu welcher auch das erste Objekt gehört. Ferner ist es denkbar, dass mittels der elektrischen oder elektronischen Wiedergabeeinrichtung ein von einer sich in einer Umgebung der Wiedergabeeinrichtung aufhaltenden Person akustisch und/oder optisch und/oder haptisch wahrnehmbares, zweites Hinweissignal an die Umgebung ausgegeben wird, wenn das durch den Trainingsprozess trainierte, neuronale Netz in Abhängigkeit von den dritten Bilddaten erkennt, dass das zweite Objekt zu der ersten Objektkategorie gehört, zu welcher auch das erste Objekt gehört. Ferner ist es denkbar, dass mittels der elektrischen oder elektronischen Wiedergabeeinrichtung das zweite Hinweissignal an die Umgebung ausgegeben wird, wenn das durch den Trainingsprozess trainierte, neuronale Netz in Abhängigkeit von den fünften Bilddaten erkennt, dass das dritte Objekt zu der ersten Objektkategorie gehört, zu welcher auch das erste Objekt gehört
Durch das erste Hinweissignal kann beispielsweise die suchende Seite darüber informiert werden, dass die anbietende Seite das dritte Objekt bereitstellt. Durch das zweite Hinweissignal kann beispielsweise die anbietende Seite darüber informiert werden, dass die suchende Seite ein Objekt der ersten Objektkategorie, nämlich das zweite Objekt sucht. Beispielsweise werden die Hinweissingale an den zuvor genannten, unterschiedlichen Orten ausgegeben. Beispielsweise wird das erste Hinweissignal mittels eines insbesondere an einem der Orte angeordneten, ersten Ausgabeelements der Wiedergabeeinrichtung ausgegeben, und beispielsweise wird das zweite Hinweissignal mittels eines insbesondere an dem anderen Ort angeordneten, zweiten Ausgabeelements der Wiedergabeeinrichtung ausgegeben. Beispielsweise wird mittels des ersten Ausgabeelements das erste Hinweissignal, insbesondere an dem zweiten Ort, ausgegeben und dadurch beispielsweise der suchenden Seite kommuniziert. Beispielsweise wird mittels des zweiten Ausgabeelements das zweiten Hinweissignal, insbesondere an dem ersten Ort, ausgegeben und dadurch beispielsweise der anbietenden Seite kommuniziert.
Die dritten Bilddaten sind beispielsweise in einem insbesondere elektrischen oder elektronischen Speicher, insbesondere der elektronische Recheneinrichtung, gespeichert, wobei beispielsweise die suchende Seite ein durch die dritten Bilddaten beschriebenes Bild des zweiten Objekts, mithin die dritte Abbildung auswählt, wodurch das neuronale Netz die dritten Bilddaten empfängt. Das zweite Objekt muss also nicht unbedingt physisch an dem zweiten Ort der suchenden Seite vorhanden sein. Somit ist es denkbar, dass zweite Objekt das dritte Objekt ist und umgekehrt, wobei das dritte Objekt beispielsweise physisch an dem ersten Ort der anbietenden Seite positioniert ist. Die suchende Seite wählt somit sozusagen nur das Bild des zweiten Objekts aus, ohne dass das zweite Objekt tatsächlich physisch an dem zweiten Ort der suchenden Seite vorhanden ist und ohne dass die suchende Seite die dritte Abbildung des zweiten Objekts erfasst, sodass das zweite Objekt an einem von dem zweiten Ort unterschiedlichen Ort wie beispielsweise dem ersten Ort sein kann, und sodass das zweite Objekt das dritte Objekt sein kann.
Um den beschriebenen Austausch zwischen der suchenden Seite und der anbietenden Seite besonders intuitiv und besonders einfach und zeit- und kostengünstig realisieren zu können, ist es in weiterer Ausgestaltung der Erfindung vorgesehen, dass die dritten Bilddaten von einem Endgerät bereitgestellt werden, welches die Wiedergabeeinrichtung, insbesondere eines der Ausgabeelemente und ganz insbesondere das erste Ausgabeelement, aufweist. Beispielsweise kann die suchende Seite über das Endgerät das Bild des zweiten Objekts auswählen. Mittels desselben Endgeräts wird dann beispielsweise die suchende Seite dadurch, dass die Wiedergabeeinrichtung, insbesondere das erste Ausgabeelement, des Endgeräts das erste Hinweissignal, insbesondere an dem zweiten Ort, ausgibt, darauf hingewiesen beziehungsweise aufmerksam gemacht, dass die anbietende Seite das dritte Objekt bereitstellt, welches von der suchenden Seite genutzt werden kann, um die Produkte herzustellen.
Ferner ist es denkbar, dass das zweite Objekt tatsächlich physisch an dem zweiten Ort positioniert ist, dass das zweite Objekt nicht das dritte Objekt ist, sondern das zweite Objekt ist dann somit zusätzlich zu dem dritten Objekt vorgesehen und umgekehrt. Die suchende Seite kann beispielsweise mittels des Endgeräts, insbesondere mittels einer Kamera des Endgeräts, an dem zweiten Ort die dritte Abbildung des zweiten Objekts erfasst, wodurch die dritten Bilddaten erfasst werden. In der Folge können die dritten Bilddaten bereitgestellt und von dem neuronalen Netz empfangen werden. Das Endgerät wird auch als erstes Endgerät bezeichnet. Entsprechendes gilt für die anbietende Seite: Die fünften Bilddaten werden beispielsweise von einem zweiten Endgerät bereitgestellt, welches beispielsweise das zweiten Ausgabeelement aufweisen kann. Beispielsweise kann die anbietende Seite über das zweite Endgerät die fünfte Abbildung des dritten Objekts auswählen. In der Folge werden die fünften Bilddaten bereitgestellt und durch das neuronale Netz empfangen. Die anbietende Seite wählt somit sozusagen nur die fünfte Abbildung des dritten Objekts aus, ohne dass die anbietende Seite die fünfte Abbildung des dritten Objekts erfasst. Ferner ist es denkbar, dass die anbietende Seite beispielsweise mittels des zweiten Endgeräts, insbesondere mittels einer Kamera des zweiten Endgeräts, an dem ersten Ort die fünfte Abbildung des dritten Objekts erfasst, wodurch die fünften Bilddaten erfasst werden. In der Folge können die fünften Bilddaten bereitgestellt und von dem neuronalen Netz empfangen werden.
Eine weitere Ausführungsform zeichnet sich dadurch aus, dass dann, wenn das durch den Trainingsprozess trainierte, neuronale Netz in Abhängigkeit von den dritten Bilddaten erkennt, dass das zweite Objekt zu der ersten Objektkategorie gehört, zu welcher auch das erste Objekt gehört, mittels des neuronalen Netzes bewirkt wird, dass vierte Bilddaten bereitgestellt werden, welche eine vierte Abbildung des dritten Objekts der ersten Objektkategorie beschreiben, wobei das Ausgeben des Hinweissignals umfasst, dass in Abhängigkeit von den vierten Bilddaten auf einem Bildschirm der Wiedergabeeinrichtung, insbesondere des ersten Endgeräts, die vierte Abbildung des dritten Objekts der ersten Objektkategorie angezeigt wird. Insbesondere kann es sich bei den vierten Bilddaten um die fünften Bilddaten und somit bei der vierten Abbildung des dritten Objekts um die fünfte Abbildung handeln. Hierdurch wird der suchenden Seite die vierte Abbildung des dritten Objekts kommuniziert, wodurch die suchende Seite darüber unterrichtet wird, dass die anbietende Seite das dritte Objekt bereitstellt, welches von der suchenden Seite verwendet werden könnte, um Produkte herzustellen. Insbesondere kann die suchende Seite anhand der vierten Abbildung des dritten Objekts erkennen, ob die suchende Seite tatsächlich das dritte Objekt nutzen könnte, um die Produkte herzustellen, mithin ob es sich bei dem von der anbietenden Seite angebotenen beziehungsweise bereitgestellten, dritten Objekt um das beispielsweise von der suchenden Seite gesuchte, zweite Objekt und/oder um ein solches Objekt handelt, das von der suchenden Seite genutzt werden könnte, um die Produkte herzustellen. Hierdurch kann der Austausch von Objekten der ersten Objektkategorie zwischen der suchenden Seite und der anbietenden Seite einfach, zeit- und kostengünstig und intuitiv realisiert werden.
Bei einer weiteren, besonders vorteilhaften Ausführungsform wird als das jeweilige Endgerät, mithin als das erste Endgerät und das zweite Endgerät, ein mobiles Endgerät verwendet. Hierdurch kann das Endgerät besonders einfach von einer Person gehandhabt werden, sodass der Austausch von Objekten der ersten Kategorie einfach und intuitiv durchgeführt werden kann.
Bei einer weiteren, besonders vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass das erste Endgerät die dritten Bilddaten leitungslos und dabei insbesondere per Funk bereitstellt. Dadurch kann das erste Endgerät besonders einfach gehandhabt werden, sodass der Austausch von Objekten der ersten Objektkategorie zwischen der suchenden Seite und der anbietenden Seite einfach, zeit- und kostengünstig und intuitiv durchgeführt werden kann.
Beispielsweise werden die dritten Bilddaten beziehungsweise die dritte Abbildung derart erzeugt, mithin wird beispielsweise die dritte Abbildung des zweiten Objekts derart erfasst, dass als die dritte Abbildung ein Bild des zweiten Objekts mittels einer optischen Erfassungseinrichtung des ersten Endgeräts erfasst wird, insbesondere durch die suchende Seite. Vereinfacht ausgedrückt macht beispielsweise die suchende Seite, mithin die zur suchenden Seite gehörende Person ein Bild des zweiten Objekts, insbesondere mittels des ersten Endgeräts und insbesondere mittels der optischen Erfassungseinrichtung des ersten Endgeräts. Alternativ wählt die suchende Seite, mithin die Person der suchenden Seite ein Bild des zweiten Objekts mittels des ersten Endgeräts aus, wobei das Bild des zweiten Objekts, insbesondere die dritten Bilddaten beispielsweise in einer elektronischen oder elektrischen Speichereinrichtung, insbesondere der elektronischen Recheneinrichtung und ganz insbesondere des ersten Endgeräts, gespeichert ist. Insbesondere können die Endgeräte Bestandteile der elektronischen Recheneinrichtung sein. Das Bild des zweiten Objekts ist die dritte Abbildung und somit durch die dritten Bilddaten beschrieben. Durch das Erfassen des Bildes des zweiten Objekts beziehungsweise durch das Auswählen des Bilds des zweiten Objekts werden die dritten Bilddaten bereitgestellt und von dem neuronalen Netz empfangen. Zuvor oder danach oder gleichzeitig macht beispielsweise die anbietende Seite, mithin eine zur anbietenden Seite gehörende Person ein Bild des dritten Objekts, wobei das Bild des dritten Objekts durch die vierten Bilddaten beschrieben ist, oder die anbietende Seite wählt insbesondere mittels des zweiten Endgeräts ein Bild des dritten Objekts aus, wobei beispielsweise das Bild des dritten Objekts beziehungsweise die fünften Bilddaten beispielsweise in der elektronischen oder elektrischen Speichereinrichtung, insbesondere der elektronischen Recheneinrichtung und ganz insbesondere des zweiten Endgeräts, gespeichert ist. Durch das Erfassen des Bildes des dritten Objekts beziehungsweise durch das Auswählen des Bilds des dritten Objekts werden die fünften Bilddaten bereitgestellt und von dem neuronalen Netz empfangen. Das neuronale Netz erkennt anhand der dritten Bilddaten, dass das zweite Objekt ein Objekt der ersten Objektkategorie ist, mithin dass die suchende Seite ein Objekt der ersten Objektkategorie anbietet. Das neuronale Netz erkennt anhand der fünften Bilddaten, dass das dritte Objekt zur ersten Objektkategorie gehört, mithin dass die anbietende Seite ein Objekt der ersten Objektkategorie anbietet. In Abhängigkeit von den vierten beziehungsweise fünften Bilddaten wird die zuvor genannte vierte beziehungsweise fünfte Abbildung des dritten Objekts auf dem Bildschirm, insbesondere des ersten Endgeräts der suchenden Seite, angezeigt. Hierdurch wird die suchende Seite beispielsweise darüber unterrichtet, dass die anbietende Seite ein zur ersten Objektkategorie gehörendes Objekt, mithin das dritte Objekt anbietet, welches von der suchenden Seite genutzt werden könnte, um die Produkte herzustellen. Ferner ist es denkbar, dass die anbietende Seite darüber informiert wird, dass die suchende Seite ein zur ersten Objektkategorie gehörendes Objekt, mithin das zweite Objekt, sucht und/oder das dritte Objekt benötigen könnte. Die suchende Seite macht beispielsweise das Bild des zweiten Objekts und/oder wählt das Bild des zweiten Objekts aus mit Hilfe des genannten, ersten Endgeräts. Die anbietende Seite macht beispielsweise das Bild des dritten Objekts mit Hilfe des zweiten Endgeräts, insbesondere mit Hilfe einer optischen Erfassungseinrichtung des zweiten Endgeräts. Die vorherigen und folgenden Ausführungen zum ersten Endgerät können ohne weiteres auch auf das zweite Endgerät übertragen werden und umgekehrt. Insbesondere handelt es sich somit bei dem jeweiligen Endgerät um ein mobiles Endgerät, insbesondere um ein mobiles Telekommunikationsendgerät und ganz insbesondere um ein mobiles Funkgerät wie beispielsweise ein Handy oder ein Smartphone. Insbesondere kann das jeweilige Bild des jeweiligen Objekts mittels einer jeweiligen, optischen Erfassungseinrichtung, insbesondere mittels einer jeweilige Kamera, des jeweiligen Endgeräts erfasst, mithin gemacht werden. Hierdurch können die Objekte der ersten Objektkategorie einfach, intuitiv, zeit- und kostengünstig zwischen der suchenden Seite und der anbietenden Seite ausgetauscht werden.
Um zur ersten Objektkategorie gehörende Objekte besonders präzise erkennen zu können, ist es in weiterer Ausgestaltung der Erfindung vorgesehen, dass auch die dritten Bilddaten und/oder die vierten Bilddaten zum Durchführen des Trainingsprozesses verwendet werden. Beispielsweise anhand des Hinweissignals, insbesondere anhand der auf dem Bildschirm angezeigten Abbildung des dritten Objekts, kann die suchende Seite entscheiden, ob das dritte Objekt, welches durch das neuronale Netz als zur ersten Objektkategorie zugehörig eingestuft wurde, insbesondere nach Auffassung der suchenden Seite tatsächlich zur ersten Objektkategorie gehört oder nicht. Dadurch kann das neuronale Netz besonders vorteilhaft trainiert werden.
Um zur ersten Objektkategorie gehörende Objekte besonders vorteilhaft und präzise erkennen zu können, ist es in weiterer Ausgestaltung der Erfindung vorgesehen, dass die ersten Bilddaten mittels einer optischen Erfassungseinrichtung, insbesondere eines der genannten Endgeräte, erfasst werden. Insbesondere umfasst die optische Erfassungseinrichtung wenigstens eine oder mehrere Kameras.
Ein zweiter Aspekt der Erfindung betrifft eine elektronische Recheneinrichtung, welche zum Durchführen eines Verfahrens gemäß dem ersten Aspekt der Erfindung ausgebildet ist. Vorteile und vorteilhafte Weiterbildungen des ersten Aspekts der Erfindung sind als Vorteile und vorteilhafte Weiterbildungen des zweiten Aspekts der Erfindung anzusehen und umgekehrt.
Ein dritter Aspekt der Erfindung betrifft ein Computerprogramm, welches Befehle umfasst, die bewirken, dass die elektronische Recheneinrichtung gemäß dem zweiten Aspekt der Erfindung das Verfahren gemäß dem ersten Aspekt der Erfindung ausführt. Vorteile und vorteilhafte Weiterbildungen des ersten und zweiten Aspekts der Erfindung sind als Vorteile und vorteilhafte Weiterbildungen des dritten Aspekts der Erfindung anzusehen und umgekehrt.
Schließlich betrifft ein vierter Aspekt der Erfindung ein computerlesbares Medium, auf dem das Computerprogramm gemäß dem dritten Aspekt der Erfindung gespeichert ist. Vorteile und vorteilhafte Weiterbildungen des ersten, zweiten und dritten Aspekts der Erfindung sind als Vorteile und vorteilhafte Weiterbildungen des vierten Aspekts der Erfindung anzusehen und umgekehrt.
Weiter Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung eines bevorzugten Ausführungsbeispiels mit den zugehörigen Zeichnungen.
Dabei zeigt:

1 eine schematische Darstellung eines Verfahrens zum Erkennen von zum Herstellen von Produkten vorgesehenen Objekten einer ersten Objektskategorie;
2 eine schematische Darstellung einer ersten Abbildung eines ersten der Objekte der ersten Objektkategorie; und
3 eine schematische Darstellung einer zweiten Abbildung des ersten Objekts, wobei sich die zweite Abbildung von der ersten Abbildung unterscheidet.

In den Figuren sind gleiche oder funktionsgleiche Elemente mit gleichem Bezugszeichen versehen.
Anhand von 1 bis 3 wird im Folgenden ein Verfahren zum Erkennen von zum Herstellen von Produkten vorgesehenen Objekten einer ersten Objektkategorie beschrieben. Dies bedeutet, dass die körperlichen und somit materiellen Objekte, welche zu derselben ersten Objektkategorie gehören, zum Herstellen der körperlichen und somit materiellen Produkte verwendet werden. Bei den Produkten handelt es sich beispielsweise um Fahrzeuge, insbesondere um Kraftwagen und ganz insbesondere um Personenkraftwagen. Das Verfahren schafft eine Grundlage für einen Austausch der zur ersten Objektkategorie gehörenden Objekte zwischen einer in 1 besonders schematisch dargestellten, suchenden Seite 1 und eine in 1 besonders schematisch dargestellten, anbietenden Seite 2. Unter der suchenden Seite 1 ist beispielsweise wenigstens eine oder mehrere Personen 3 zu verstehen, welche die Produkte herstellt und hierfür beispielsweise die Objekte der ersten Objektkategorie nutzt. Unter der anbietenden Seite 2 ist beispielsweise wenigstens eine oder mehrere Personen 4 zu verstehen, welche ebenfalls die Produkte herstellt und hierfür Objekte der ersten Objektkategorie nutzt. Selbstverständlich können die vorigen und folgenden Ausführungen zu der ersten Objektkategorie und zu den zu der ersten Objektkategorie gehörenden Objekten ohne weiteres auch auf andere Objektkategorien und andere, zu den anderen Objektkategorien gehörende Objekte übertragen werden, sodass es möglich ist, zwischen den Seiten 1 und 2 die unterschiedlichen, zu den unterschiedlichen Objektkategorien gehörenden Objekte bedarfsgerecht austauschen zu können.
Bei dem Verfahren werden, insbesondere mittels einer elektronischen Recheneinrichtung erste Bilddaten 5 erfasst, welche eine erste Abbildung eines ersten der Objekte der ersten Objektkategorie beschreiben. Unter dem Erfassen der ersten Bilddaten 5 ist insbesondere zu verstehen, dass ein erstes neuronales Netz 6 die ersten Bilddaten 5 empfängt, wobei das neuronale Netz 6 beispielsweise in einen Algorithmus implementiert oder durch einen Algorithmus verwirklicht ist, wobei der Algorithmus beispielsweise durch die elektronische Recheneinrichtung ausgeführt wird. Die elektronische Recheneinrichtung ist in 1 besonders schematisch dargestellt und mit 7 bezeichnet.
Bei dem Verfahren werden mittels eines in 1 besonders schematisch dargestellten, digitalen Filtermoduls 8 zweite Bilddaten 9 aus den ersten Bilddaten 5 erzeugt, wobei die zweiten Bilddaten 9 wenigstens eine effektbehaftete und dadurch von der ersten Abbildung unterschiedliche, zweite Abbildung des ersten Objekts beschreiben. Beispielsweise umfasst das Erfassen der ersten Bilddaten, dass, insbesondere mittels einer optischen Erfassungseinrichtung, ein erstes Bild des ersten Objekts erfasst wird, wobei beispielsweise das erste Bild die erste Abbildung ist. Beispielsweise ist das erste Objekt auf dem ersten Bild derart gezeigt oder abgebildet, wie das erste Objekt tatsächlich aktuell, das heißt zum Zeitpunkt des Erfassens des ersten Bilds aussieht. Mit anderen Worten repräsentiert beispielsweise das erste Bild eine tatsächliche, aktuelle, äußere optische Erscheinung des ersten Objekts zum Zeitpunkt des Erfassens des ersten Bilds. Darunter, dass die zweite Abbildung effektbehaftet ist, ist insbesondere zu verstehen, dass die zweite Abbildung beispielsweise ein zweites Bild des ersten Objekts beschreibt oder charakterisiert, wobei das zweite Bild eine von der aktuellen, tatsächlichen, äußeren und optischen Erscheinung des ersten Objekts unterschiedliche, äußere optische Erscheinung beschreibt oder charakterisiert. Das Erzeugen der zweiten Bilddaten beziehungsweise der effektbehafteten, zweiten Abbildung aus den ersten Bilddaten beziehungsweise aus der ersten Abbildung wird auch als visuelle Varianz oder Bildvarianz bezeichnet. Die durch die erste Abbildung und die zweite Abbildung und somit durch die ersten Bilddaten und die zweiten Bilddaten beschriebenen oder repräsentierten, äußeren optischen Erscheinungen des ersten Objekts unterscheiden sich somit dadurch voneinander, dass die durch das zweite Bild beziehungsweise zweite Abbildung beziehungsweise die zweiten Bilddaten repräsentierte, äußere optische Erscheinung des ersten Objekts effektbehaftet, das heißt mit wenigstens einem Effekt versehen ist, mit welchem die durch die ersten Bilddaten repräsentierte oder beschriebene, äußere optische Erscheinung des ersten Objekts nicht versehen ist, wobei der Effekt durch die Bildvarianz und somit rechnerisch erzeugt, insbesondere simuliert, wird, und zwar mittels der elektronischen Recheneinrichtung 7. Somit umfasst beispielsweise das Erzeugen der zweiten Bilddaten eine Berechnung, insbesondere eine Simulation, einer Änderung der äußeren, optischen Erscheinung des ersten Objekts. Hintergrund ist beispielsweise, dass dadurch, dass die Objekte der ersten Objektkategorie verwendet werden, die Produkte herzustellen, äußeren Einflüssen, insbesondere einem Verschleiß, unterworfen sind, sodass sich die äußere, optische Erscheinung des jeweiligen Objekts der ersten Objektkategorie im Laufe der Zeit ändert. Beispielsweise werden die Objekte, da sie zum Herstellen der Produkte verwendet werden, beschädigt und/oder die Objekte verändern ihre Farbe und/oder die Objekte werden mit optischen Markierungen wie beispielsweise Zetteln versehen. Dies wird durch die Bildvarianz, mithin durch das Erzeugen der zweiten Bilddaten, im Hinblick auf das erste Objekt nachgebildet, mithin simuliert.
Bei dem Verfahren werden sowohl die ersten Bilddaten 5 als auch die zweiten Bilddaten 9 verwendet, um einen Trainingsprozess zum Trainieren des neuronalen Netzes 6 durchzuführen. Hierfür empfängt beispielsweise das neuronale Netz 6 die Bilddaten 5 und 9. Die Bilddaten 5 und 9 bilden somit einen auch als Trainingsdatensatz bezeichneten, ersten Datensatz, welcher gegenüber einem zweiten Datensatz, der nur die Bilddaten 5 und nicht auch die Bilddaten 9 umfassen würde, umfangreicher ist. Da vorzugsweise die Bilddaten 9 erzeugt, insbesondere berechnet, werden, ohne dass hierfür beispielsweise außer dem ersten Bild ein anderes, weiteres Bild des ersten Objekts verwendet wird, wird somit der Trainingsdatensatz künstlich beziehungsweise rechnerisch vergrößert, sodass anhand des Trainingsdatensatzes das neuronale Netz besonders vorteilhaft durch den Trainingsprozess dahingehend trainiert wird, Objekte der ersten Objektkategorie anhand von Bilddaten zu erkennen, welche Abbildungen von Objekten der ersten Objektkategorie beschreiben. Dies wird im Folgenden näher erläutert. Somit beschreiben oder repräsentieren beispielsweise die zweiten Bilddaten einen Verschleiß wie beispielsweise eine Beschädigung und/oder eine Farbänderung des ersten Objekts, wobei das erste Objekt aktuell und tatsächlich diesen Verschleiß beziehungsweise die Farbänderung (noch) nicht aufweist.
Die Person 3 und somit die suchende Seite 1 wählen beispielsweise mittels eines mobilen Endgeräts 10 ein drittes Bild eines zweiten Objekts aus, insbesondere derart, dass das dritte Bild auf einem Bildschirm des mobilen Endgeräts 10 angezeigt und von der Person 3 dadurch ausgewählt wird, dass die Person 3 eine Eingabe in das mobile Endgerät 10 durchführt. Ferner ist es denkbar, dass die Person 3 mittels einer optischen Erfassungseinrichtung 11 des mobilen Endgeräts 10 ein drittes Bild des in 1 mit 12 bezeichneten, zweiten Objekts erfasst. Das dritte Bild ist eine dritte Abbildung, die durch dritte Bilddaten beschrieben oder repräsentiert ist. Beispielsweise sind die dritten Bilddaten in einem elektronischen oder elektrischen Speicher des mobilen Endgeräts 10 und/oder elektronischen Recheneinrichtung 7, welche das Endgerät 10 umfassen kann, gespeichert und/oder die Erfassungseinrichtung 11 erfasst und erzeugt die dritten Bilddaten und dadurch, dass das dritte Bild erfasst wird. Das durch den Trainingsprozess trainierte, neuronale Netz empfängt die dritten Bilddaten, was in 1 durch einen Pfeil 13 veranschaulicht ist. Das durch den Trainingsprozess trainierte, neuronale Netz 6 erkennt in Abhängigkeit von den dritten Bilddaten, dass das zweite Objekt 12 zu der ersten Objektkategorie gehört, zu welcher auch das erste Objekt gehört. Insbesondere kann es sich bei dem zweiten Objekt 12 um das erste Objekt handeln.
Die Person 4 und somit die anbietende Seite 2 wählen beispielsweise mittels eines zweiten mobilen Endgeräts 14 ein viertes Bild eines dritten Objekts aus, insbesondere dadurch, dass das vierte Bild auf einem Bildschirm des Endgeräts 14 angezeigt und durch die Person 4 ausgewählt wird, indem die Person 4 wenigstens eine Eingabe in das Endgerät 14 vollführt. Ferner wäre es denkbar, dass die Person 4 mittels einer optischen Erfassungseinrichtung 15 des Endgeräts 14 ein viertes Bild des 1 mit 16 bezeichneten, dritten Objekts erfasst. Das vierte Bild ist eine vierte Abbildung, welche durch vierte Bilddaten beschrieben ist. Die vierten Bilddaten sind beispielsweise in einer elektrischen oder elektronischen Speichereinrichtung, mithin in einem elektrischen oder elektronischen Speicher des Endgeräts 14 und/oder elektronischen Recheneinrichtung 7, welche das Endgerät 14 umfassen kann, gespeichert. Ferner ist es denkbar, dass die Erfassungseinrichtung 15 die vierten Bilddaten erfasst und erzeugt, indem mittels der Erfassungseinrichtung 15 das vierte Bild erfasst wird.
Wie in 1 durch einen Pfeil 17 veranschaulicht ist, empfängt das neuronale Netz 6 die vierten Bilddaten. Das durch den Trainingsprozess trainierte, neuronale Netz erkennt in Abhängigkeit von den vierten Bilddaten, dass das dritte Objekt 16 zu der ersten Objektkategorie gehört. Das zweite Objekt 12 kann das erste Objekt sein. Ferner wäre es denkbar, dass das dritte Objekt 16 das erste Objekt ist. Somit ist es denkbar, dass zuvor das neuronale Netz 6 anhand des Objekts 12 und/oder anhand des Objekts 16 trainiert wurde.
Erkennt das durch den Trainingsprozess trainierte, neuronale Netz 6 in Abhängigkeit von den dritten Bilddaten und in Abhängigkeit von den vierten Bilddaten, dass das zweite Objekt 12 und das dritte Objekt 16 zu der ersten Objektkategorie gehören, dann wird beispielsweise mittels einer elektrischen oder elektronischen Wiedergabeeinrichtung 18 des Endgeräts 10 wenigstens ein von der sich in einer Umgebung 19 des Endgeräts 10 und somit der Wiedergabeeinrichtung 18 aufhaltenden Person 3 akustisch und/oder optisch und/oder haptisch wahrnehmbares Hinweissignal an die Umgebung 19 ausgegeben. Das Ausgeben des Hinweissignals umfasst beispielsweise, dass in Abhängigkeit von den vierten Bilddaten eine Abbildung, insbesondere das vierte Bild, des dritten Objekts 16 auf einem Bildschirm 20 der Wiedergabeeinrichtung 18 und somit des Endgeräts 10 angezeigt wird. Hierdurch wird beispielsweise der suchenden Person 3 kommuniziert, dass die Person 4 das Objekt 16 anbietet, welches von dem neuen neuronalen Netz 6 als zur ersten Objektkategorie zugehörig eingestuft, insbesondere eingeschätzt, wurde. Insbesondere kann die Person 3 anhand des vierten Bilds, welches auf dem Bildschirm 20 angezeigt wird, erkennen, ob das Objekt 16 tatsächlich zur ersten Objektkategorie gehört oder nicht, und somit kann die Person 3 erkennen, ob sie das Objekt 16 verwenden kann, um die Produkte herzustellen. Beispielsweise wird das Objekt 16 von der anbietenden Seite 2 bereitgestellt, nachdem die Person 4 mithilfe des Objekts 16 einen Arbeitsprozess zum Durchführen des Herstellens der Produkte durchgeführt hat, sodass die Person 4 nun das Objekt 16 nicht mehr benötigt und zur Verfügung stellen kann.
Erkennt die Person 3 anhand des vierten Bilds, dass das Objekt 16 tatsächlich zur ersten Objektkategorie gehört und dass somit die Person 3 das Objekt 16 verwenden kann, um mithilfe des Objekts 16 die Produkte herzustellen, so wird beispielsweise das Objekt 16 von der Seite 2, mithin von der Person 4 auf die oder zu der Seite 1, mithin zu der Person 3 überführt, da heißt bewegt. In der Folge kann die Person 3 das Objekt 16 nutzen, um die Produkte herzustellen, mithin um wenigstens einen Arbeitsvorgang zum Herstellen der Produkte durchzuführen.
Kommt die Person 3 jedoch zu dem Schluss, dass das Objekt 16 tatsächlich nicht zur ersten Objektkategorie gehört, so kann beispielsweise die Person 3 eine entsprechende Eingabe in das Endgerät 10 durchführen. Hierdurch wird sozusagen dem neuronalen Netz 6 mitgeteilt, dass das Objekt 16 tatsächlich nicht zur ersten Objektkategorie gehört. Somit ist es denkbar, dass auch die vierten Bilddaten zum Durchführen des Trainingsprozesses, mithin zum Trainieren des neuronalen Netzes 6 dahingehend verwendet werden können, Objekte der ersten Objektkategorie zu erkennen. Ferner wäre es denkbar, dass die Person 3 eine Eingabe in das Endgerät 10 durchführt, um dem neuen neuronalen Netz 6 mitzuteilen, dass das Objekt 12 tatsächlich zur ersten Objektkategorie gehört. Somit könnten beispielsweise auch die dritten Bilddaten zum Trainieren des neuronalen Netzes 6 verwendet werden.
Vorzugsweise handelt es sich bei dem jeweiligen Endgerät 10, 14 um ein mobiles Telekommunikationsendgerät, insbesondere um ein mobiles Funkgerät. Beispielsweise stellt das jeweilige Endgerät 10, 14 die dritten beziehungsweise vierten Bilddaten leitungslos und dabei beispielsweise per Funk bereit. Dadurch kann das Verfahren besonders intuitiv und somit zeit- und kostengünstig durchgeführt werden. Ferner wäre es denkbar, dass das erste Bild mittels einer optischen Erfassungseinrichtung, beispielsweise mittels der optischen Erfassungseinrichtung 11 oder mittels der optischen Erfassungseinrichtung 15, erfasst wird, wodurch das neuronale Netz 6 besonders vorteilhaft trainiert werden kann.
2 zeigt in einer schematischen Darstellung das in 2 mit 24 bezeichnete, erste Bild, mithin die erste Abbildung des ersten Objekts, welches mit 21 bezeichnet ist. Bei dem in 2 gezeigten Ausführungsbeispiel handelt es sich bei dem Objekt 21 um ein Behältnis, insbesondere um einen Ladungsträger, mittels welchem beispielsweise Objekte einer anderen Kategorie aufgenommen und transportiert werden können. 3 zeigt in einer schematischen Darstellung das mit 22 bezeichnete, zweite Bild, mithin die zweite Abbildung des Objekts 21. Der zuvor genannte, durch die oder bei der Bildvarianz erzeugte Effekt ist in 3 besonders schematisch dargestellt und mit 23 bezeichnet. Beispielsweise handelt es sich bei dem Effekt 23 um einen Kratzer, wobei der Effekt 23 ausgehend von den ersten Bilddaten und somit ausgehend von der ersten Abbildung berechnet und somit simuliert wurde, und wobei beispielsweise die zweiten Bilddaten beziehungsweise die zweite Abbildung dadurch erzeugt wird, dass die erste Abbildung, die den Effekt 23 nicht aufweist, um den Effekt 23 ergänzt wird. Mithin beschreiben beispielsweise die zweiten Bilddaten die erste Abbildung, jedoch mit dem Unterschied, dass die zweiten Bilddaten auch den Effekt 23, mithin beispielsweise einen Verschleiß wie beispielsweise den genannten Kratzer, beschreiben, welche durch die ersten Bilddaten nicht beschrieben ist. Dadurch wird sozusagen eine Nutzung des ersten Objekts 21 bei dem Herstellen von Produkten und ein damit einhergehender Verschleiß des ersten Objekts 21 berechnet, das heißt simuliert, um dadurch den umfangreichen Datensatz zum Trainieren des neuronalen Netzes 6 zu schaffen.
Bezugszeichenliste

1: suchende Seite
2: anbietende Seite
3: Person
4: Person
5: erste Bilddaten
6: neuronales Netz
7: elektronische Recheneinrichtung
8: digitales Filtermodul
9: zweite Bilddaten
10: mobiles Endgerät
11: optische Erfassungseinrichtung
12: zweites Objekt
13: Pfeil
14: mobiles Endgerät
15: optische Erfassungseinrichtung
16: drittes Objekt
17: Pfeil
18: Wiedergabeeinrichtung
19: Umgebung
20: Bildschirm
21: erstes Objekt
22: zweites Bild
23: Effekt
24: erstes Bild

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

DE 102019211710 A1 [0002]
DE 102020111271 A1 [0002]

Claims

Verfahren zum Erkennen von zum Herstellen von Produkten vorgesehenen Objekten einer ersten Objektkategorie, mit den Schritten: - Erfassen von ersten Bilddaten (5), welche eine erste Abbildung (24) eines ersten der Objekte der ersten Objektkategorie beschreiben; - mittels eines digitalen Filtermoduls: Erzeugen von zweiten Bilddaten (9) aus den ersten Bilddaten, wobei die zweiten Bilddaten wenigstens eine effektbehaftete und dadurch von der ersten Abbildung (24) unterschiedliche, zweite Abbildung (22) des ersten Objekts (21) beschreiben; und - Verwenden der ersten Bilddaten (5) und der zweiten Bilddaten (9) zum Durchführen eines Trainingsprozess zum Trainieren eines neuronalen Netzes (6), welches durch den Trainingsprozess dahingehend trainiert wird, Objekte der ersten Objektkategorie anhand von Bilddaten zu erkennen, welche Abbildungen von Objekten der ersten Objektkategorie beschreiben.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass ein erster Teil der durch die ersten Bilddaten (5) beschriebenen, ersten Abbildung (24) eine Abbildung des ersten Objekts (21) der ersten Objektkategorie und ein zweiter Teil der durch die ersten Bilddaten beschriebenen, ersten Abbildung (24) eine Abbildung eines weiteren Objekts einer von der ersten Objektkategorie unterschiedlichen, weiteren Objektkategorie ist, wobei die ersten Bilddaten (5) zum Durchführen des Trainingsprozess verwendet werden, durch welchen das neuronale Netz (6) dahingehend trainiert wird, Objekte der ersten Objektkategorie anhand von Bilddaten zu erkennen, welche Abbildungen beschreiben, die jeweils als ersten Abbildungsteil eine Abbildung eines Objekts der ersten Objektkategorie und als zweiten Abbildungsteil eine Abbildung eines weiteren Objekts der weiteren Objektkategorie umfassen.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass: - das durch den Trainingsprozess trainierte, neuronale Netz (6) dritte Bilddaten empfängt, welche eine dritte Abbildung eines zweiten Objekts (12) beschreiben; und - das durch den Trainingsprozess trainierte, neuronale Netz (6) in Abhängigkeit von den dritten Bilddaten erkennt, dass das zweite Objekt (12) zu der ersten Objektkategorie gehört, zu welcher auch das erste Objekt (21) gehört.
Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass mittels einer elektrischen oder elektronischen Wiedergabeeinrichtung (18) ein von einer sich in einer Umgebung (19) der Wiedergabeeinrichtung aufhaltenden Person (3) akustisch und/oder optisch und/oder haptisch wahrnehmbares Hinweissignal an die Umgebung (19) ausgegeben wird, wenn das durch den Trainingsprozess trainierte, neuronale Netz (6) in Abhängigkeit von den dritten Bilddaten erkennt, dass das zweite Objekt (12) zu der ersten Objektkategorie gehört, zu welcher auch das erste Objekt (21) gehört.
Verfahren nach Anspruch 3 oder 4, dadurch gekennzeichnet, dass die dritten Bilddaten von einem Endgerät (10) bereitgestellt werden, welches die Wiedergabeeinrichtung (18) aufweist, mittels welcher das Hinweissignal an die Umgebung (19) des Endgeräts (10) ausgegeben wird.
Verfahren nach Anspruch 5 in dessen Rückbezug auf Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass wenn das durch den Trainingsprozess trainierte, neuronale Netz (6) in Abhängigkeit von den dritten Bilddaten erkennt, dass das zweite Objekt (12) zu der ersten Objektkategorie gehört, zu welcher auch das erste Objekt (21) gehört, mittels des neuronalen Netzes (6) bewirkt wird, dass vierte Bilddaten bereitgestellt werden, welche eine vierte Abbildung eines dritten Objekts (16) der ersten Objektkategorie beschreiben, wobei das Ausgeben des Hinweissignals umfasst, dass in Abhängigkeit von den vierten Bilddaten auf einem Bildschirm (20) der Wiedergabeeinrichtung (18) die vierte Abbildung des dritten Objekts (16) der ersten Objektkategorie angezeigt wird.
Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, dadurch gekennzeichnet, dass als das Endgerät (10) ein mobiles Endgerät (10) verwendet wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass das Endgerät (10) die dritten Bilddaten leitungslos bereitstellt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass auch die dritten Bilddaten und/oder die vierten Bilddaten zum Durchführen des Trainingsprozesses verwendet werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die ersten Bilddaten (5) mittels einer optischen Erfassungseinrichtung (11, 15) erfasst werden.
Elektronische Recheneinrichtung (7), welche zum Durchführen eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche ausgebildet ist.
Computerprogramm, umfassend Befehle, die bewirken, dass die elektronische Recheneinrichtung (7) nach Anspruch 11 das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10 ausführt.
Computerlesbares Medium, auf dem das Computerprogramm nach Anspruch 12 gespeichert ist.