Trainingsauswerteeinrichtung (10) für ein automatisiert betreibbares Personenbeförderungsfahrzeug (1) umfassend eine erste Eingangsschnittstelle (11), um wenigstens ein erstes Signal (S1) einer Person (2) zu erhalten, wobei das erste Signal (S1) eine Gestik, Mimik und/oder ein Stimmsignal der Person (2) umfasst, eine zweite Eingangsschnittstelle (12), um zweite Signale (S2a, S2b, S2c, S2d) zu erhalten, wobei die zweiten Signale (S2a, S2b, S2c, S2d) Signale für einen Beförderungswunsch umfassen, ein künstliches neuronales Netzwerk (13), wobei die Trainingsauswerteeinrichtung (10) ausgeführt ist, in einer Speisung des künstlichen neuronalen Netzwerks (13) mit dem ersten Signal (S1) und den zweiten Signalen (S2a, S2b, S2c, S2d) das erste Signal (S1) mit den zweiten Signalen (S2a, S2b, S2c, S2d) zu vergleichen und Gewichtungsfaktoren (14) für Verbindungen (15) von Neuronen (16) des künstlichen neuronalen Netzwerks derart anzupassen, dass eine Übereinstimmung des ersten Signals (S1) mit einem der zweiten Signale (S2a, S2b, S2c, S2d) maximal ist zum maschinellen Lernen des Beförderungswunsches der Person (2). Ferner betrifft die Erfindung ein Verfahren zum Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzwerks (13), um einen Beförderungswunsch einer Person (2) für eine Beförderung mit einem Personenbeförderungsfahrzeug (1) zu erkennen, und ein Computerprogrammprodukt (20), welches das Verfahren ausführt. Außerdem betrifft die Erfindung eine Einsatzauswerteeinrichtung (30), ein Fahrerassistenzsystem (50) und eine Verwendung des Fahrerassistenzsystems (50) in einem automatisiert betreibbaren Personenbeförderungsfahrzeug (1).
The invention relates to a training evaluation device (10) for a passenger transport vehicle (1) that can be operated in an automated manner, comprising a first input interface (11) for receiving at least one first signal (S1) of a person (2), wherein the first signal (S1) comprises a gesture, facial expression and/or a voice signal of the person (2), comprising a second input interface (12) for receiving second signals (S2a, S2b, S2c, S2d), wherein the second signals (S2a, S2b, S2c, S2d) comprise signals for a transportation request, and comprising an artificial neural network (13). The training evaluation device (10) is configured to compare the first signal (S1) with the second signals (S2a, S2b, S2c, S2d) in a feed of the artificial neural network (13) with the first signal (S1) and the second signals (S2a, S2b, S2c, S2d), and to adjust weight factors (14) for connections (15) of neutrons (16) of the artificial neural network in such a way that a coincidence of the first signal (S1) with one of the second signals (S2a, S2b, S2c, S2d) is at maximum for a machine learning of the transportation request of the person (2). The invention further relates to a method for training an artificial neural network (13) in order to detect a transportation request of a person (2) for a transportation by means of a passenger transportation vehicle (1), and to a computer program product (20) that carries out the method. The invention further relates to a deployment evaluation device (30), to a driver assistance system (50), and to a use of the driver assistance system (50) in a passenger transportation vehicle (1) that can be operated in an automated manner.
Erkennen eines Beförderungswunsches einer Person für eine Beförderung mit einem Personenbeförderungsfahrzeug
2019-10-10
Patent
Elektronische Ressource
Deutsch
IPC: | B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion |
Betriebsverfahren für ein Kraftfahrzeug zur Beförderung einer Person, Kraftfahrzeug
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|Konfigurierbares Beförderungsmittel zur Beförderung mindestens einer Person und/oder einer Last
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|Erkennen einer Änderung eines Abstands zwischen einem Fahrzeug und einem Einsatzfahrzeug
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