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GEBIET DER OFFENBARUNG
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Die vorliegende Offenbarung betrifft allgemein die Entwicklung von Klassifikatoren für maschinelles Lernen und insbesondere Systeme und Verfahren zur Beschleunigung verteilter Rückmeldungen für die Entwicklung solcher Klassifikatoren, insbesondere für die Leistungsoptimierung von Modellen für überwachtes Lernen.
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HINTERGRUND
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Allgemein gesagt sind Modelle für überwachtes Lernen eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, die mindestens durch die Implementierung von Klassifizierungsalgorithmen gekennzeichnet ist, die im Laufe der Zeit anhand von Eingabedatensätzen trainiert werden, die in Bezug auf markierte Ausgabedatensätze abgebildet oder korreliert sind. Die Entwicklung von Klassifikatoren für maschinelles Lernen erfordert eine beträchtliche Menge an Daten, die gesammelt werden müssen, um die Klassifikatoren zur Leistungsoptimierung zu trainieren. Bei herkömmlichen Anwendungen erfordert dies in der Regel ein manuelles Kennzeichnen von Inhalten wie z. B. Bildern, um die Grundwahrheit für die Trainings- und Testdatensätze zu liefern.
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Eine der Herausforderungen bei der Datensammlung und -kennzeichnung liegt einfach in den Ressourcen, die erforderlich sind, um genügend nützliche Daten zu sammeln, z. B. Bilder mit dem gewünschten Inhalt für das Training eines bestimmten Modells, und diesen gewünschten Inhalt mit ausreichender Sicherheit zu identifizieren.
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Eine weitere Herausforderung ist das Identifizieren der notwendigen Metadaten, wie z. B. Beleuchtung, Wetter, Hindernisarten usw., die den Datensätzen zugeordnet sind. Die herkömmliche Notwendigkeit, solche Metadaten manuell zu identifizieren oder nachträglich zu bestätigen, kann besonders ressourcenintensiv sein.
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KURZDARSTELLUNG
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Die aktuelle Offenbarung stellt eine Verbesserung herkömmlicher Systeme bereit, mindestens teilweise durch die Einführung eines neuartigen Systems und Verfahrens zur Beschleunigung der Entwicklung von Modellen für überwachtes Lernen, indem z. B. Aktionen für Benutzerrückmeldungen in Bezug auf bestimmte Inhalte und optional in Bezug auf bestimmte Metadaten initiiert werden, sodass hoffentlich ein höheres Volumen an Datensammlung bereitgestellt wird und ferner, dass eine solche Datensammlung bereits den Metadaten zugeordnet ist, die andernfalls in einer ressourcenintensiven Art und Weise, wie oben beschrieben, bestimmt werden müssen.
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Einige Metadatenelemente wie Beleuchtung und Wetter im Zusammenhang mit einem aufgenommenen Bild können bis zu einem gewissen Grad durch die Kenntnis des Breiten-/Längengrads und der Tageszeit sowie durch Bezugnahme auf Wetterdaten automatisiert werden. Eine weitere beispielhafte Technik für die Sammlung von Metadaten kann darin bestehen, dass ein Benutzer zum Zeitpunkt der Sammlung eines Bildes um Rückmeldung gebeten wird. Wenn beispielsweise der Maschinenlernklassifikator ein geringes Vertrauen in die anfängliche Identifizierung eines Kraftfahrzeugs in einem aufgenommenen Bild aufweist, könnte ein zugehöriges System eine Aufklappnachricht an einen der Bildaufnahmeeinrichtung zugeordneten Benutzer senden, um z. B. mit einer Ja/Nein- oder Multiple-Choice-Abfrage zu bestätigen, ob das Bild tatsächlich ein Kraftfahrzeug enthält. Eine Antwort des Benutzers kann dann als Metadaten an das gespeicherte Bild angehängt werden, die für das Sortieren und Nachbearbeiten z. B. durch eine Cloud-Server-Anwendung verwendet werden.
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Eine weitere Technik zur Erleichterung der Datensammlung kann darin bestehen, den Benutzern Anreize für das Übermitteln geeigneter Bilder für einen Eingabedatensatz zu bieten, insbesondere dann, wenn die Bilder einen gewünschten Inhalt haben und im Zusammenhang mit bestimmten Metadaten wie Beleuchtung und Wetter stehen (z. B. Bilder mit Kraftfahrzeugen bei Regen oder Schnee).
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Durch Weiterleiten von Anfragen an bestimmte Benutzer, z. B. Benutzer, die als solche identifiziert wurden, die am ehesten auf den gewünschten Inhalt und im Kontext der angegebenen Metadaten stoßen, und durch wirksames Zuordnen von Rückmeldungen dieser bestimmten Benutzer zu einer vordefinierten Aktion können ein System und ein Verfahren, wie sie hier offenbart sind, eine kostengünstige Lösung für das Sammeln aussagekräftiger Datensätze zur kontinuierlichen Verbesserung von Modellen für überwachtes Maschinenlernen umfassen.
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In einer Ausführungsform wird ein Verfahren zur Beschleunigung der verteilten Rückmeldung für das Training von Modellen für überwachtes Lernen offenbart. Das Verfahren beinhaltet im Zusammenhang mit der Entwicklung mindestens eines ersten Modells zur Klassifizierung mindestens einer ersten Art von Objekt das Erzeugen von Benachrichtigungen an jede einer Vielzahl potenzieller Rückmeldungsquelleneinrichtungen, die responsive Bilder anfordern, die mindestens die erste Art von Objekt umfassen. Eine entsprechende Rückmeldungsverbindung wird zwischen jeder der Vielzahl potenzieller Rückmeldungsquellen und einem Datenspeichernetzwerk hergestellt, das dem mindestens einen ersten Modell zugeordnet ist, und Eingabenachrichten, die responsive Bilder umfassen, die über die Rückmeldungsverbindung empfangen werden, werden automatisch mit Quellenmetadaten markiert und außerdem als der Benachrichtigung zugeordnet gekennzeichnet. Die über die jeweiligen Rückmeldungsverbindungen empfangenen Bilder werden als Komponenten eines ersten Datensatzes für das mindestens erste Modell mit der mindestens ersten Art von Objekt und markierten Metadaten korreliert.
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In einem beispielhaften Aspekt gemäß der oben genannten Verfahrensausführungsform kann mindestens eine erste Aktion zur Entwicklung des mindestens ersten Modells initiiert werden, wobei die über die jeweiligen Rückmeldungsverbindungen in Zusammenhang mit der mindestens ersten Aktion empfangenen Bilder mit der mindestens ersten Art von Objekt und markierten Quellenmetadaten korreliert werden, die mindestens eine der einen oder mehreren definierten Klassifizierungsbedingungen umfassen.
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In einem weiteren beispielhaften Aspekt gemäß der oben erwähnten Verfahrensausführungsform können Benachrichtigungen gemäß der ersten Aktion an ein Netzwerk verfügbarer Rückmeldungsquelleneinrichtungen rundgesendet werden, das jedes der Vielzahl potenzieller Rückmeldungsquelleneinrichtungen umfasst, wobei die gesendeten Benachrichtigungen eine Anforderung für Bilder enthalten, die die mindestens erste Art von Objekt unter der mindestens einen der einen oder mehreren definierten Klassifizierungsbedingungen umfassen.
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In einem weiteren beispielhaften Aspekt gemäß der oben beschriebenen Verfahrensausführungsform kann jede der Vielzahl potenzieller Rückmeldungsquelleneinrichtungen aus einem Netzwerk verfügbarer Rückmeldungsquelleneinrichtungen, z. B. basierend auf identifizierten Beleuchtungs- und/oder Wetterbedingungen, ausgewählt werden, die jeder des Netzwerks verfügbarer Rückmeldungsquellen zugeordnet sind und die mindestens einer der einen oder mehreren definierten Klassifizierungsbedingungen entsprechen.
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In einem weiteren beispielhaften Aspekt gemäß der oben genannten Verfahrensausführungsform können die Beleuchtungs- und/oder Wetterbedingungen, die jeder des Netzwerks verfügbarer Rückmeldungsquellen zugeordnet sind, durch Bezugnahme auf die jeweiligen Positionsdaten in Bezug auf eine Tageszeit und/oder bestimmte Wetterbedingungen identifiziert werden.
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In einem weiteren beispielhaften Aspektgemäß der oben genannten Verfahrensausführungsform können die jeweiligen Wetterbedingungen für jede des Netzwerks verfügbarer Rückmeldungseinrichtungen über eine oder mehrere Wetteranwendungen und/oder Datenbanken von Drittanbietern ermittelt werden.
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In einem weiteren beispielhaften Aspekt gemäß der oben genannten Verfahrensausführungsform können die über die Rückmeldungsverbindung empfangenen Bilder mindestens teilweise basierend auf den Quellenmetadaten und der entsprechenden Benachrichtigung automatisch als zu der mindestens ersten Art von Objekt gehörend verifiziert werden, wobei nur verifizierte Bilder in dem Datenspeicher, als Komponenten des ersten Datensatzes für das mindestens erste Modell, mit der mindestens ersten Art von Objekt und den markierten Metadaten korreliert werden.
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In einem weiteren beispielhaften Aspekt gemäß der oben genannten Verfahrensausführungsform umfassen die Vielzahl potenzieller Rückmeldungsquellen jeweils eine bordseitige Anzeigeeinheit, eine Benutzeroberfläche und einen oder mehrere Bildsensoren, wobei die Betätigung mindestens eines bestimmten Teils der Benutzeroberfläche durch den Benutzer als Reaktion auf die erzeugte Benachrichtigung dazu führen kann, dass ein Bild aus mindestens einem des einen oder der mehreren Bildsensoren aufgenommen und dann über die jeweilige Rückmeldungsverbindung übertragen wird.
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In einem anderen beispielhaften Aspekt gemäß der oben genannten Verfahrensausführungsform können die markierten Quellenmetadaten für jedes Bild eine Art des Bildsensors, der das Bild aufnimmt, und/oder einen Standort der Rückmeldungsquelle und/oder Daten und eine Zeit, zu denen das Bild aufgenommen wurde, umfassen.
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In einer anderen Ausführungsform kann ein System zur Beschleunigung der verteilten Rückmeldung für das Training von Modellen für überwachtes Lernen ein Rechennetzwerk umfassen, das beispielsweise einen oder mehrere Server umfasst, die in funktionaler Kommunikation mit einer Vielzahl potenzieller Rückmeldungsquelleinrichtungen stehen. Das Rechennetzwerk ist dazu konfiguriert, in Zusammenhang mit der Entwicklung mindestens eines ersten Modells zur Klassifizierung mindestens einer ersten Art von Objekt die Durchführung von Schritten gemäß der oben genannten Verfahrensausführungsform und optional eines der weiteren beschriebenen beispielhaften Aspekte zu steuern.
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Für den Fachmann werden bei der Lektüre der folgenden Offenbarung in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungen zahlreiche Aufgaben, Merkmale und Vorteile der hier dargelegten Ausführungsformen ohne Weiteres ersichtlich sein.
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KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
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- 1 ist ein Blockdiagramm, das eine beispielhafte Ausführungsform eines Systems gemäß der vorliegenden Offenbarung darstellt.
- 2 ist ein Flussdiagramm, das eine beispielhafte Ausführungsform eines Verfahrens gemäß der vorliegenden Offenbarung darstellt.
- 3 ist ein Flussdiagramm, das einen beispielhaften Teilprozess für die Auswahl der Rückmeldungsquelle gemäß dem Verfahren von 2 darstellt.
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AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
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Eine beispielhafte Ausführungsform eines Systems 100 gemäß der vorliegenden Offenbarung wird nun mit anschaulichem Bezug auf 1 beschrieben. Ein Rechennetzwerk 110 kann die Form einer einzelnen Recheneinrichtung aufweisen, die dazu konfiguriert ist, die hier beschriebenen Funktionen auszuführen, oder es kann eine Vielzahl von Recheneinrichtungen aufweisen. Die Rückmeldungseinrichtungen 130 sind funktional mit dem zentralen Rechennetzwerk 110 verknüpft und können typischerweise die Form einer mobilen Recheneinrichtung, wie z. B. eines Mobiltelefons, oder einer einem Fahrzeug, wie z. B. einer Arbeitsmaschine, zugeordneten Bordeinrichtung annehmen. Ein oder mehrere Hosteinrichtungen 150 können ferner funktional mit dem zentralen Rechennetzwerk 110 verknüpft sein, um beispielsweise Aktionen zu initiieren oder Aktionseinstellungen gemäß der vorliegenden Offenbarung zu ändern.
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Obwohl nicht dargestellt, kann das System 100 eine erste Benutzeroberfläche enthalten, die dem Rechennetzwerk 110 zugeordnet ist, über die die verschiedenen, potenziellen Rückmeldungsquellen zugeordneten Rückmeldungseinrichtungen 130 auf das Rechennetzwerk 110 zugreifen oder anderweitig mit diesem kommunizieren können, wobei sich potenzielle Rückmeldungsquellen in diesem Zusammenhang auf Personen, Maschinen (z. B. Fahrzeuge mit den erforderlichen bordseitigen Fähigkeiten) und/oder Organisationen beziehen können, die dem System bekannt sind. In einer Ausführungsform kann jede potenzielle Rückmeldungsquelle zum Beispiel Teilnehmer an einer Börse sein, die über das System 100 betrieben oder anderweitig verwaltet wird, wobei den Benutzern Anreize basierend auf Rückmeldungen angeboten werden können, die in einer weiter unten beschriebenen Weise bereitgestellt werden. Das System 100 kann außerdem eine zweite Benutzeroberfläche enthalten, die dem Rechennetzwerk 110 zugeordnet ist und über die Hostrecheneinrichtungen 150 auf das Rechennetzwerk 110 zugreifen oder anderweitig mit diesem kommunizieren können. Die vorgenannten Komponenten können über ein Kommunikationsnetzwerk verbunden oder anderweitig funktionell verknüpft sein, das in verschiedenen Ausführungsformen ganz oder teilweise das Internet, ein öffentliches Netzwerk, ein privates Netzwerk oder ein anderes Kommunikationsmedium umfassen kann, das in der Lage ist, elektronische Kommunikation zu übertragen.
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Allgemein gesagt können verschiedene Operationen, Schritte oder Algorithmen, wie sie in Verbindung mit dem System 100 oder einem Verfahren 200, wie weiter unten beschrieben, beschrieben werden, direkt in Hardware, in Computerprogrammprodukten, wie z. B. Softwaremodulen, die durch ein oder mehrere Prozessoren 112 ausgeführt werden, oder in einer Kombination aus beidem verkörpert sein. Die Computerprogrammprodukte können in einem RAM-Speicher, einem Flash-Speicher, einem ROM-Speicher, einem EPROM-Speicher, einem EEPROM-Speicher, in Registern, auf einer Festplatte, einer Wechselplatte oder in jeder anderen Form eines computerlesbaren Mediums 114 gespeichert sein, die in der Technik bekannt ist. Ein beispielhaftes computerlesbares Medium 114 kann mit dem Prozessor 112 gekoppelt sein, sodass der Prozessor Informationen aus dem Speicher/Speichermedium lesen und in dieses schreiben kann. Alternativ hierzu kann das Medium 114 mit dem Prozessor 112 integriert sein. Der Prozessor 112 und das Medium 114 können in einer anwendungsspezifischen integrierten Schaltung (Application-Specific Integrated Circuit, ASIC) untergebracht sein. Die ASIC kann sich in einem Benutzerendgerät befinden. Alternativ können der Prozessor 112 und das Medium 114 als separate Komponenten in einem Benutzerendgerät untergebracht sein.
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Der Datenspeicher 114, der einen Datenbankdienst, Cloud-Datenbanken oder dergleichen umfassen kann, kann in einer in 1 gezeigten Ausführungsform ein Aktionsmodul 116 für z. B. das Initiieren von Modellentwicklungsaktionen und das Speichern von Parametern dafür, von Nachrichtenantworten 118, die als Eingaben aus den Rückmeldungseinrichtungen 130 empfangen werden, von markierten Bildern 120 aus den eingegebenen Nachrichten 118, von einem ersten Datensatz 122, der mindestens teilweise aus den markierten Bildern 120 gebildet wird, und von einem zweiten Datensatz 124, der mindestens teilweise aus den Aktionsparametern gebildet wird, enthalten.
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In verschiedenen Ausführungsformen kann das Rechennetzwerk 110 einen Cloud-Server umfassen und in einigen Implementierungen Teil einer Cloud-Anwendung sein, wobei verschiedene hier beschriebene Funktionen zwischen dem Rechennetzwerk 110 und anderen Einrichtungen 130, 150 verteilt sind. Jede oder alle der Rückmeldungseinrichtungen 130 und Hosteinrichtungen 150 können als mindestens eines von einer fahrzeugseitigen Steuereinheit, einer Servereinrichtung, einem Desktopcomputer, einem Laptopcomputer, einem Smartphone oder einer anderen elektronischen Einrichtung implementiert werden, die in der Lage ist, Anweisungen auszuführen. Ein Prozessor (z. B. ein Mikroprozessor) der Einrichtungen 130, 150 kann ein allgemeiner Hardwareprozessor, ein spezieller Hardwareprozessor oder eine Kombination davon sein.
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Die in 1 gezeigten Rückmeldungseinrichtungen 130 können jeweils eine Benutzeroberfläche 132 mit einer Anzeigeeinheit, z. B. zum Austausch von Nachrichten mit dem Rechennetzwerk 110, und eine Bildgebungseinrichtung 134, wie z. B. eine Kamera, zur Aufnahme von Bildern innerhalb eines Sichtfeldes umfassen. Nachrichten, die eine aus dem Rechennetzwerk 110 im Rahmen einer Aktion empfangene Inhaltsanforderung enthalten, können ferner eine Verknüpfung enthalten oder auf andere Weise eine spezifische Rückmeldungsverbindung 140 im Zusammenhang mit einer Reaktion auf die Anforderung herstellen, wobei das Rechennetzwerk 110 in der Lage ist, den Bildinhalt automatisch mit Metadaten zu markieren, die der Anforderung, der jeweiligen Rückmeldungseinrichtung 130 oder dergleichen zugeordnet sind.
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Wie bereits erwähnt, können die Bildgebungseinrichtungen 134 typischerweise Kameras, die Standbilder aufnehmen, aber auch Videokameras sein, die dazu konfiguriert sind, einen Originalbildstrom aufzuzeichnen und entsprechende Daten an das Rechennetzwerk 110 zu übertragen. Alternativ oder zusätzlich kann eine Bildgebungseinrichtung 134 im Rahmen der vorliegenden Offenbarung eine oder mehrere Digitalkameras (CCD/CMOS), eine Infrarotkamera, eine stereoskopische Kamera, eine PMD-Kamera, hochauflösende LiDAR-Scanner (Light Detection and Ranging), Radardetektoren, Laserscanner und dergleichen umfassen, vorausgesetzt, dass die resultierende Ausgabe durch das Rechennetzwerk 110 und insbesondere durch alle zugehörigen Module zur Modellentwicklung verarbeitet werden kann. Bestimmte Bilddatenverarbeitungsfunktionen können z. B. diskret an einer ordnungsgemäß konfigurierten Bildgebungseinrichtung 134 oder einem zugehörigen Prozessor vor Ort an der jeweiligen Rückmeldungseinrichtung 130 durchgeführt werden, wobei eine solche Bilddatenverarbeitung nicht notwendigerweise durch das Rechennetzwerk 110 oder eine andere nachgeschaltete Bildverarbeitungseinheit durchgeführt wird. In einer Ausführungsform, und wie weiter unten beschrieben, kann die Art der Bildgebungseinrichtung 134 und/oder die lokalen Bildverarbeitungsfähigkeiten für eine betreffende Rückmeldungseinrichtung 130 durch das System 100 gemäß einem Schritt der Auswahl einer potenziellen Rückmeldungsquelleneinrichtung berücksichtigt werden.
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Nachfolgend wird anhand von 2 eine Ausführungsform eines Verfahrens 200 beschrieben, die zwar ein Beispiel darstellt, aber den Schutzumfang der vorliegenden Offenbarung nicht einschränkt, sofern nicht ausdrücklich etwas anderes angegeben ist. Fachleute werden erkennen, dass alternative Ausführungsformen weniger oder zusätzliche Schritte einschließen können und dass gewisse offenbarte Schritte beispielsweise in abweichender chronologischer Reihenfolge oder gleichzeitig erfolgen können.
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Das Verfahren 200 kann in Schritt 210 mit dem Identifizieren eines zu entwickelnden Modells für überwachtes Lernen beginnen und dann in Schritt 220 (oder in verschiedenen Ausführungsformen als Teil desselben Schritts 210) eine Aktion zur verteilten Datensammlung mit Klassifizierungsparametern für mindestens einen Datensatz einleiten.
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Als veranschaulichendes, aber nicht einschränkendes Beispiel, das in der folgenden Beschreibung verwendet wird, kann dieser erste Schritt bzw. können diese ersten Schritte basierend auf einem bestimmten Modell für überwachtes Lernen, das sich derzeit in der Entwicklung befindet, die Feststellung beinhalten, dass mehr Bilder erforderlich sind, die speziell Kraftfahrzeuge im Schnee oder möglicherweise auch gleichwertige Fahrzeuge je nach Anwendung umfassen. Das hier beschriebene System 100 kann dementsprechend ein Aktionsmodul 116 dazu verwenden, eine Aktion zu initiieren, die speziell darauf abzielt, Daten aus einer breiten Palette potenzieller Rückmeldungsquellen 130 zu sammeln, wobei diese Daten möglichst spezifisch auf Kraftfahrzeuge in einer Umgebung zugeschnitten sind, in der Schnee fällt oder mindestens im Bild vorhanden ist. Das Aktionsmodul 116 kann in verschiedenen Ausführungsformen spezifisch für eine bestimmte Aktion innerhalb des Systems 100 basierend auf Parametern entwickelt werden, die durch einen Hostbenutzer festgelegt werden, oder es kann ein Softwareprodukt sein, das in Verbindung mit dem Rechennetzwerk 110 steht und für die selektive Einleitung und/oder Anpassung jeder durch das System 100 zu erzeugenden Aktion durch Hostbenutzer über eine Benutzeroberfläche zum System 100 verwendet wird, oder es kann ein Modul sein, das in das Rechennetzwerk 110 zur Verwendung in Bezug auf eine bestimmte Aktion heruntergeladen wird, usw.
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In einer Ausführungsform kann die Aktion das Überprüfen aller Bilder, die aus potenziellen Rückmeldungsquelleneinrichtungen 130 durch das Rechennetzwerk 110 empfangen werden, auf Relevanz für die Aktionsparameter beinhalten. Wenn das System 100 unter Verwendung der oben genannten beispielhaften Aktionsparameter bestimmt, dass ein Kraftfahrzeug in einem Bild vorhanden sein könnte, kann eine Rückmeldungsanforderung 118 an die Quelle des Bildes erzeugt werden, die den betreffenden Benutzer auffordert, zu bestätigen, dass tatsächlich ein Kraftfahrzeug in dem Bild vorhanden ist. Beispielsweise kann die Rückmeldungsanforderung 118 dazu konfiguriert sein, eine Benutzeroberfläche 132, die der jeweiligen Rückmeldungseinrichtung 130 zugeordnet ist, anweist, ein Dialogfeld mit einer Abfrage wie „Ist das ein Kraftfahrzeug hinter Ihnen?“ oder einer Multiple-Choice-Abfrage wie „Was ist das hinter Ihnen?“, gefolgt von verschiedenen durch den Benutzer auswählbaren Optionen einschließlich eines Kraftfahrzeugs, aufzurufen. Als weiteres Beispiel kann eine Rückmeldungsanforderung 118 das aufgenommene Bild oder eine virtuelle Darstellung desselben auf der Benutzeroberfläche 132 enthalten, wobei der Benutzer/Bediener aufgefordert wird, das gewünschte Objekt im aufgenommenen Bild, beispielsweise durch Anklicken oder Berühren (über einen Touchscreen) des Kraftfahrzeugs im Bild, zu identifizieren. Die Antworten auf solche Rückmeldungsanforderungen 118 können, wie weiter unten beschrieben, empfangen und verarbeitet werden, um dem Bild relevante Metadaten beizufügen, die beispielsweise später für die Modellentwicklung auf der Ebene des Cloud-Servers verwendet werden können.
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In einigen Ausführungsformen kann die Aktion eine proaktivere Rundsendung der Rückmeldungsanforderung 118 mit dem gewünschten Inhalt (z. B. Bilder mit Kraftfahrzeugen) und allen klassifizierenden Parametern (z. B. vorzugsweise im Schnee) an im Wesentlichen alle verfügbaren Rückmeldungsquelleneinrichtungen 130 umfassen.
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Während ein Belohnungsmerkmal optional in verschiedenen Ausführungsformen von Rückmeldungsanforderungen 118 enthalten sein kann, wie im Rahmen der vorliegenden Offenbarung beschrieben, kann eine solche Funktion von besonderer Relevanz für diese runddesendete Art von Rückmeldungsanforderungen 118 sein. Beispielsweise kann die Aktion basierend auf einer Liste der seltensten und wertvollsten Daten, die für die Modellentwicklung verwendet werden sollen, allgemein an alle potenziellen Rückmeldungsquellen gerichtet werden, aber eine nennenswerte Menge solcher Eingabedaten kann nur durch das Angebot einer „Datenprämie“ oder dergleichen für Rückmeldungsquellen, die solche Daten tatsächlich erfassen und an das System 100 liefern, erreicht werden. Ein solches Belohnungsmerkmal kann eine der verschiedenen Formen annehmen, die in herkömmlichen Belohnungsprogrammen allgemein bekannt sind, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die direkte Bereitstellung eines (monetären oder sonstigen) Wertes für die Rückmeldungsquelle.
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In verschiedenen Ausführungsformen kann das Belohnungsmerkmal dynamisch sein, um den Rückmeldungsquellen Belohnungen zukommen zu lassen, die proportional oder anderweitig angemessen zur Qualität und/oder zum Wert der abgegebenen Rückmeldung sind. Wenn zum Beispiel eine Rundsendeanforderung eine Anforderung für Bilder enthält, die eines oder mehrere von mehreren verschiedenen Objekten in spezifischen Umgebungen enthalten, die einzelne Beispiele solcher Daten von variabler Seltenheit und/oder Wert für die Modellentwicklung machen können, kann das Belohnungsmerkmal gemäß der vorliegenden Offenbarung solche Faktoren in eine Bestimmung der angemessenen Belohnung einbeziehen und die variable Belohnungsstruktur als Teil der Rückmeldungsanforderung 118 angeben.
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In einer Ausführungsform kann das Rechennetzwerk 110 des Systems 100 ein Belohnungsmodul oder dergleichen (nicht gezeigt) enthalten, das Eingabedaten in Bezug auf Antworten aus potenziellen Rückmeldungsquelleneinrichtungen 130 im Vergleich zur Anzahl der gesendeten Rückmeldungsanforderungen 118 sammelt, und zwar beispielsweise in Bezug auf die Art des Belohnungsmerkmals, die im Zusammenhang mit den Rückmeldungsanforderungen 118 angeboten wird. Eine solche Analyse kann beispielsweise auf einer aktionsspezifischen Basis oder über eine Vielzahl von Aktionen hinweg durchgeführt werden, um im Laufe der Zeit zu lernen, welche Belohnungen am ehesten die höchste Menge an Rückmeldungen (insgesamt und/oder innerhalb einer Schwellenzeitspanne nach den ersten Rückmeldungsanforderungen), den höchsten Wert oder die höchste Relevanz dieser Rückmeldungen usw. erzeugen.
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Alternativ zur Ausführungsform als Rundsendung kann das Verfahren 200 in einigen Ausführungsformen (wie in Schritt 230 gezeigt) die Auswahl der Rückmeldungsquelle beinhalten, um die Rückmeldungsanforderungen 118 spezifischer zu gestalten und die Zuverlässigkeit und/oder den Wert der im Zusammenhang mit der Aktion erhaltenen Rückmeldungen zu erhöhen. In 3 werden nun verschiedene beispielhafte Teilschritte eines Rückmeldungsquellenauswahlschritts 230 beschrieben.
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Nach dem Ermitteln oder anderweitigen Beschaffen einer Liste potenzieller Rückmeldungsquellen (Schritt 231), die anfänglich im Wesentlichen alle Rückmeldungseinrichtungen 130 enthalten kann, die dem System 100 zugeordnet oder sogar bekannt sind, kann das System damit beginnen, die Liste zu filtern, indem es beispielsweise und für jede der potenziellen Rückmeldungsquellen einen bestimmten Quellenstandort (Schritt 232), ein bestimmtes Wetter und/oder eine bestimmte Tageszeit (Schritt 233), eine bestimmte Art der Rückmeldungseinrichtung 130 und/oder der zugehörigen Bildgebungseinrichtung 134 (Schritt 234) und dergleichen prüft. Wiederum unter Verwendung des veranschaulichenden, aber nicht einschränkenden Beispiels von Kraftfahrzeugen im Schnee als Aktionsparameter kann das Verfahren 200 das Sichten potenzieller Rückmeldungsquelleneinrichtungen 130 auf solche umfassen, die sich derzeit in städtischen Regionen mit einer Wettervorhersage für Schnee befinden, oder möglicherweise auch solche Regionen beinhalten, in denen kürzlich Schnee gefallen ist.
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Obwohl nicht dargestellt, kann der Prozess auch andere Faktoren einbeziehen, wie z. B. eine historische Antwortrate einer gegebenen potenziellen Rückmeldungsquelle, eine historische Geschwindigkeit und/oder Wirksamkeit solcher Antworten usw.
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Das Verfahren 200 kann ferner das Verarbeiten (Schritt 235) der ermittelten Informationen für jede der (oder eine Teilmenge der) verfügbaren potenziellen Rückmeldungsquellen in Bezug auf die Aktionsparameter und die entsprechende Auswahl einer Gruppe von Rückmeldungsquellen umfassen, die Benachrichtigungen mit Anfragen nach Rückmeldungen erhalten sollen (Schritt 236).
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Infolgedessen kann eine anfängliche Reihe verfügbarer Rückmeldungsquellen 130a, 130b, ... 130x, wie in 1 gezeigt, im Wesentlichen anhand verschiedener Parameter und entsprechender Vergleiche auf eine maßgeschneiderte Teilmenge davon gefiltert werden.
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Zurück zu 2, können die Aktionsbenachrichtigungen mit den Rückmeldungsanforderungen 118 dann an jede der ausgewählten Rückmeldungsquelleneinrichtungen 130 zugestellt werden (Schritt 240) oder an jede potenzielle Rückmeldungsquelleneinrichtung 130 rundgesendet werden. Die ausgehende Benachrichtigung kann in Form einer Nachricht erfolgen, die eine Verknüpfung zu einer Rückmeldungsverbindung über das Kommunikationsnetzwerk enthält, oder das System 100 kann alternativ eine entsprechende Rückmeldungsverbindung auf eine Antwort auf die Nachricht hin aufbauen, wobei das Verfahren 200 durch das Empfangen von Eingabenachrichten (Schritt 250) aus den Rückmeldungseinrichtungen 130 über die aufgebauten Rückmeldungsverbindungen fortgesetzt werden kann.
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Eine Ausführungsform einer Rückmeldungsquelleneinrichtung 130 umfasst Mobiltelefone, die Benutzern zugeordnet sind, die dem System 100 zugeordnet oder anderweitig bekannt sind, wobei die Rückmeldungsanforderung 118 beispielsweise die Form einer Nachricht haben kann und den Benutzer auffordert, einfach auf die Nachricht mit einem Bild zu antworten, das das angeforderte Objekt (z. B. Kraftfahrzeuge im Schnee) enthält.
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Eine weitere Ausführungsform einer Rückmeldungsquelle 130 umfasst bordseitige Bildgebungssysteme 134, die einem Fahrzeug, z. B. einer Arbeitsmaschine, zugeordnet sind. Ein solches Fahrzeug kann eine oder mehrere bordseitige Kameras aufweisen, deren jeweilige Sichtfelder auf die Umgebung des Fahrzeugs in verschiedene Richtungen gerichtet sind, wie es beispielsweise bei einer Hinderniserkennungseinheit für eine Arbeitsmaschine der Fall sein kann. Der Bediener eines solchen Fahrzeugs kann die Rückmeldungsanforderung 118 über eine Anzeigeeinheit empfangen, die der Benutzeroberfläche 132 in der Bedienerkabine der Arbeitsmaschine zugeordnet ist, wobei der Bediener beispielsweise als Teil der Rückmeldungsanforderung 118 aufgefordert werden kann, einfach eine bestimmte Joystick-Taste und/oder ein anderes Benutzeroberflächenelement wie eine Touchscreen-Oberfläche zu drücken, wenn er ein Kraftfahrzeug im Sichtfeld der Kamera (oder einer einer Vielzahl verfügbarer Kameras) sieht, und außerdem, wenn es schneit. Der Bediener kann aufgefordert werden, das Objekt in einem aufgenommenen Bild, das auf einer bordseitigen Anzeigeeinheit angezeigt wird, zu bestätigen, bevor die Antwort über die Rückmeldungsverbindung 140 übermittelt wird. In einer Ausführungsform kann die Art der Bedienerinteraktion für die Bildaufnahme und/oder die Bestätigung des Objekts durch die Rückmeldungsanforderung 118 angegeben werden.
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In jeder der oben genannten Ausführungsformen für Rückmeldungsquellenleinrichtungen 130 (z. B. Mobiltelefone, Bordeinrichtungen von Arbeitsmaschinen) kann die über die hergestellte Verbindung 140 direkt als Reaktion auf die Rückmeldungsanforderung 118 empfangene Rückmeldung typischerweise leicht durch das Rechennetzwerk 110 als einschließlich oder anderweitig in Verbindung mit den Aktionsparametern und/oder bestimmten Metadaten bereitgestellt zugeordnet werden. Dementsprechend kann das Verfahren 200 nach dem Empfangen von Eingabenachrichten mit angehängten, eingebetteten oder anderweitig zugeordneten Bildern ferner (Schritt 260) das Markieren oder anderweitige Zuordnen der Bilder zu Metadaten umfassen, die z. B. der Rückmeldungsquelle, der Rückmeldungseinrichtung, der Zeit und/oder dem Datum der Bildaufnahme, Aktionsparametern usw. entsprechen. In einer Ausführungsform können die markierten Bilder als Teil eines ersten Datensatzes gespeichert sein, während die Metadaten und/oder Aktionsparameter als Teil eines zweiten Datensatzes gespeichert sein können.
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Das Bild und/oder die Metadaten können in einer Ausführungsform verifiziert oder anderweitig validiert werden (Schritt 270), indem manuelle oder automatische Techniken dazu verwendet werden, beispielsweise auf kostengünstige Weise zu bestätigen, dass das/die Objekt(e) in den aufgenommenen und übermittelten Bildern den Aktionsparametern entsprechen. In verschiedenen Ausführungsformen kann ein solcher Schritt ganz weggelassen werden, beispielsweise wenn das Verfahren so zugeschnitten ist, dass Unsicherheiten in Bezug auf das Objekt und die den Bildern zugeordneten Metadaten im Wesentlichen beseitigt werden. Eine solche Verifizierung kann beispielsweise durch den Benutzer/Bediener als Teil des Bildaufnahmeprozesses und vor der Übermittlung der Eingabenachricht 120 vorgenommen werden, wie oben erwähnt. In einer weiteren Ausführungsform kann das Aktionsmodul 116 oder ein anderes Modul, das dem Rechennetzwerk 110 zugeordnet ist, dazu konfiguriert sein, z. B. unter Verwendung herkömmlicher Bildklassifizierungsverfahren eine Bildanalyse durchzuführen, um eine Vertrauensstufe in Bezug auf das Vorhandensein des angeforderten Objekts im Bild zu bestimmen. Das System 100 kann zum Beispiel alle Bilder außer Acht lassen, bei denen weniger als ein Schwellenwert für das Vertrauen besteht, dass das Objekt in dem jeweiligen Bild vorhanden ist, oder es kann alternativ (oder zusätzlich) alle Bilder außer Acht lassen, bei denen mindestens ein Schwellenwert für das Vertrauen besteht, dass das Objekt in dem jeweiligen Bild nicht vorhanden ist.
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Das Verfahren 200 kann dann, oder mindestens nach Empfangen einer ausreichenden Menge an Daten über mindestens die Aktion dafür mit der Entwicklung des identifizierten Modells fortfahren (Schritt 280), indem z. B. die Klassifikatoren des überwachten Lernens über das Abbilden des ersten Datensatzes in Bezug auf den zweiten Datensatz trainiert werden. Da die entsprechenden Bilder des ersten Datensatzes bereits gemäß den Aktionsparametern und den entsprechenden Metadaten „markiert“ worden sind, kann der Bedarf an zusätzlichen Ressourcen entfallen oder mindestens erheblich reduziert werden, um für diesen Teil der Trainings- und Testphase die Grundwahrheit zu liefern.
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Der Ausdruck „ein oder mehrere von“ bedeutet hier, wenn er mit einer Liste von Elementen verwendet wird, dass verschiedene Kombinationen von einem oder mehreren der Elemente verwendet werden können und nur eines von jedem Element in der Liste benötigt werden kann. Zum Beispiel kann „eine/r/s oder mehrere von“ Element A, Element B und Element C zum Beispiel unter anderem Element A oder Element A und Element B einschließen. Dieses Beispiel kann zudem Element A, Element B und Element C oder Element B und Element C einschließen.
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Es zeigt sich also, dass die Vorrichtung und Verfahren der vorliegenden Offenbarung die genannten Ziele und Vorteile sowie die damit inhärent verbundenen Vorteile ohne Weiteres erreichen. Obgleich gewisse bevorzugte Ausführungsformen der Offenbarung zu Darstellungszwecken veranschaulicht und beschrieben worden sind, können vom Fachmann zahlreiche Änderungen bei der Anordnung und Konstruktion der Teile und Schritte vorgenommen werden, wobei diese Änderungen in den Schutzumfang und das Wesen der vorliegenden Offenbarung, so wie durch die anhängigen Ansprüche definiert, fallen. Jedes offenbarte Merkmal oder jede offenbarte Ausführungsform kann mit einem bzw. einer der anderen offenbarten Merkmale oder Ausführungsformen kombiniert werden.
