Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Trainieren eines tiefen konvolutionellen neuronalen Netzwerks zum Verarbeiten von Bilddaten zur Anwendung in einem Fahrunterstützungssystem eines Fahrzeugs unter Verwendung von Trainingsdaten, die Routeninformation enthalten, mit den Schritten zum Bereitstellen eines anfangs trainierten tiefen konvolutionellen neuronalen Netzwerks mit allgemeinem Modelldaten, Bereitstellen eines Satzes annotierter Trainingsdaten, die Routeninformation enthalten, Einrichten des tiefen konvolutionellen neuronalen Netzwerks mit der Route zugeordneten individuellen Modelldaten basierend auf den allgemeinen Modelldaten, Ausführen eines Trainingsschritts des tiefen konvolutionellen neuronalen Netzwerks mit den der Route zugeordneten individuellen Modelldaten unter Verwendung des jeweiligen Satzes annotierter Trainingsdaten und Speichern der der Route zugeordneten individuellen Modelldaten des tiefen konvolutionellen neuronalen Netzwerks. Die vorliegende Erfindung betrifft auch ein Verfahren zum Anwenden eines tiefen konvolutionellen neuronalen Netzwerks zum Verarbeiten von Bilddaten in einem Fahrunterstützungssystem eines Fahrzeugs basierend auf Routeninformation einer gewünschten Route, mit den Schritten zum Identifizieren der Route, Einrichten des tiefen konvolutionellen neuronalen Netzwerks mit der Route zugeordneten individuellen Modelldaten und Verarbeiten der Bilddaten, die beim Fahren entlang der Route erfasst werden, unter Verwendung des tiefen konvolutionellen neuronalen Netzwerks mit der Route zugeordneten individuellen Modelldaten. Die vorliegende Erfindung betrifft des Weiteren ein Fahrunterstützungssystem zum Ausführen eines der vorstehenden Verfahren.

    The present invention refers to a method for training a deep convolutional neural network for processing image data for application in a driving support system of a vehicle using training data including route information, comprising the steps of providing an initially trained deep convolutional neural network with general model data, providing a set of annotated training data including route information, setting up the deep convolutional neural network with individual model data associated to the route based on the general model data, performing a training step of the deep convolutional neural network with the individual model data associated to the route using the respective set of annotated training data, and storing the individual model data of the deep convolutional neural network data associated to the route. The present invention also refers to a method for applying a deep convolutional neural network for processing image data in a driving support system of a vehicle based on route information of a desired route, comprising the steps of identifying the route, setting up the deep convolutional neural network with individual model data associated to the route, and processing the image data acquired when driving the route using the deep convolutional neural network with individual model data associated to the route. The present invention further refers to a driving support system for performing any of the above methods.


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    Title :

    Training eines tiefen konvolutionellen neuronalen Netzwerks für individuelle Routen


    Contributors:

    Publication date :

    2020-01-09


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    German


    Classification :

    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 / G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS



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