JP7155265B2 - 分類子をトレーニングおよび更新するための方法およびシステム - Google Patents
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Description
高度な運転者支援システムは、車両上または車両内に搭載されたカメラによって取得されたカメラ画像の要素の分類に依拠することができる。分類は、トレーニング可能な分類子、例えばニューラルネットワークによって達成できる。一般に、分類子は、所望の分類結果を生成することを目的として、幾つかの陽性または陰性の入力サンプルによりトレーニングされる。分類子は、特にカメラ画像上でトレーニングされ、カメラ画像における所定のクラスの要素の自動認識を実現することができる。これにより、歩行者、車両、交通標識などを認識することができる。車両内のカメラによって供給された画像にトレーニングされた分類子を適用することにより、多くの使用例、例えば自動運転、衝突回避などを可能とすることができる。
本開示の目的は、上記の欠点を克服することである。この目的は、独立請求項に記載の方法およびバックエンドデバイスによって達成される。従属請求項は、本開示のさらなる態様に関する。
図1は、通信ネットワーク104を介して車両デバイス106、車両デバイス108および車両デバイス110に通信可能に接続されているバックエンドデバイス102を含むシステム100のブロック図を示す。通信ネットワーク104は、通信規格、例えばモバイル通信用グローバルシステム(GSM)、ロングタームエボリューション(LTE)もしくは5Gに基づく無線通信ネットワーク、またはCar‐to‐X通信に適した他の任意のネットワークでありうる。バックエンドデバイス102は、通信ネットワーク104を介して車両デバイス106、108、110からデータを受信し、または車両デバイス106、108、110にデータを送信する送受信機を含む。バックエンドデバイス102は、メモリ114に接続されたプロセッサ112をさらに含む。メモリ114は、ソフトウェアモジュールとして実装された複数の分類子116、118、120を格納している。分類子116は、車両側のスタンドアロン分類子であってもよい。分類子118は、特定の車両側分類子のコピー、例えば車両側分類子142のコピーを表す分類子であってよい。分類子120は、別の特定の車両側分類子のコピー、例えば第2の通常の機器製造業者のコピーを表す分類子であってもよい。
Claims (8)
- バックエンド側分類子をトレーニングおよび更新するための方法であって、
バックエンドデバイスが、少なくとも1つの車両から、車両側分類子によって生成されたそれぞれの分類結果とともに分類データを受信するステップと、
前記バックエンドデバイスが、前記分類データと、アノテーションとしての、修正可能性のあるそれぞれの分類結果とを使用して、前記バックエンド側分類子をトレーニングするステップと、
を含み、
前記分類データは生データであり、
前記バックエンドデバイスによる前記バックエンド側分類子をトレーニングするステップが、
複数の車両から受信した同じ分類オブジェクトの分類結果を比較するステップと、
前記分類結果が異なる場合、不整合または偽の分類結果を求めるために、前記分類結果に整合性チェックを適用し、前記整合性チェックに基づく整合性のあるアノテーションのみを使用して、前記バックエンド側分類子をトレーニングするステップと、
を含み、
前記方法がさらに、前記バックエンドデバイスが、整合性のあるアノテーションを、不整合または偽の分類結果が発生した車両に返信するステップを含む、
方法。 - 前記方法がさらに、前記バックエンドデバイスが、前記整合性のあるアノテーションに基づいて、前記不整合または偽の分類結果が発生した前記車両の前記車両側分類子の更新を開始するステップを含む、請求項1記載の方法。
- 前記バックエンドデバイスによる前記分類結果に整合性チェックを適用するステップが、前記同じ分類オブジェクトの分類結果に投票スキームを適用し、前記投票スキームによって投票された前記分類結果を、前記分類オブジェクトの整合性のあるアノテーションとして設定するステップを含む、請求項1または2記載の方法。
- 前記バックエンドデバイスによる前記分類結果に整合性チェックを適用するステップが、手動アノテータによって前記分類データにアノテーションを付すステップを含む、請求項1から3までのいずれか1項記載の方法。
- 前記バックエンドデバイスによる前記バックエンド側分類子をトレーニングするステップが、前記バックエンド側分類子を更新するステップを含む、請求項1から4までのいずれか1項記載の方法。
- 前記バックエンド側分類子および前記車両側分類子が、複数の層を有する多層分類子であり、前記分類データが、前記複数の層のうちの特定の層の出力である、請求項1から5までのいずれか1項記載の方法。
- 前記バックエンドデバイスによる前記バックエンド側分類子をトレーニングするステップが、前記複数の層のうちの前記特定の層に対応する幾つかの層を更新するステップを含む、請求項6記載の方法。
- 少なくとも1つの車両の車両側分類子によって生成されたそれぞれの分類結果とともに分類データを受信するように構成された受信機と、
バックエンド側分類子を実装するように構成され、かつ前記分類データと、アノテーションとしての、修正可能性のあるそれぞれの分類結果とを使用して、前記バックエンド側分類子をトレーニングするように構成された1つ以上のプロセッサと、
を備えるバックエンドデバイスであって、
前記1つ以上のプロセッサが、
複数の車両から受信した同じ分類オブジェクトの分類結果を比較し、
前記分類結果が異なる場合、不整合または偽の分類結果を求めるために前記分類結果に整合性チェックを適用し、前記整合性チェックに基づく整合性のあるアノテーションのみを使用して、前記バックエンド側分類子をトレーニングする
ように構成されており、
前記バックエンドデバイスがさらに、整合性のあるアノテーションを、不整合または偽の分類結果が発生した車両に返信するように構成されており、前記バックエンドデバイスがさらに、前記整合性のあるアノテーション基づいて、前記不整合または偽の分類結果が発生した前記車両の前記車両側分類子の更新を開始するように構成されている、バックエンドデバイス。
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Non-Patent Citations (1)
Title |
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Road condition monitoring and alert application: Using in-vehicle Smartphone as Internet-connected sensor,2012 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops,2012年,https://ieeexplore.ieee.org/document/6197543 |
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