Verfahren zum automatisierten Erkennen eines Sitzbelegungszustands einer Sitzplatzanordnung mit zumindest einem Sitzplatz weist auf: Empfangen oder Erzeugen von Messdaten, die eine auf Basis einer Radarabtastung eines die Sitzplatzanordnung zumindest abschnittsweise umgebenden Raumbereichs gewonnene Radarpunktwolke repräsentieren, die eine Mehrzahl von Radarpunkten aufweist; für jedes Merkmal aus einer definierten nichtleeren Menge von Merkmalen zur Charakterisierung von Eigenschaften von Radarpunktwolken, Bestimmen eines dem jeweiligen Merkmal zugeordneten, insbesondere numerischen, Werts in Abhängigkeit von der die Messdaten repräsentierte Radarpunktwolke; Bestimmen, insbesondere Schätzen, eines Sitzbelegungszustands der Sitzplatzanordnung unter Verwendung eines trainierten Machine-Learning-Modells, wobei die bestimmten Werte der Merkmale als Eingangsdaten dem Machine-Learning-Modell zu Verfügung gestellt werden, um als dessen Ausgabe ein einen Sitzbelegungszustand der Sitzplatzanordnung kennzeichnendes Ergebnis, insbesondere Klassifikationsergebnis, zu erhalten; und Ausgeben einer in Abhängigkeit von dem Ergebnis definierten Information. Die Information kann insbesondere das Ergebnis selbst repräsentieren. Sie kann auch ein, insbesondere mit einem menschlichen Sinn erfassbares, detektierbares Signal sein, wie etwa ein Warnhinweis, oder ein Steuersignal zur Ansteuerung einer Signalquelle oder ein die Information tragendes Datensignal. Es wird auch ein System zur Ausführung des Verfahrens beschrieben.
A method for automated identification of a seat occupancy state of a seating arrangement having at least one seat includes: receiving or creating measurement data which represent a radar point cloud having a plurality of radar points and obtained on the basis of a radar scan of a spatial region surrounding the seating arrangement at least in portions; for each feature of a defined non-empty set of features for characterizing properties of radar point clouds, determining a value, in particular a numerical value, assigned to the respective feature, the determination being performed on the basis of the radar point cloud represented by the measurement data; determining, more particularly estimating, a seat occupancy state of the seating arrangement using a trained machine learning model, wherein the determined values of the features are provided to the machine learning model as input data in order to obtain, as the output thereof, a result, in particular a classification result, characterizing a seat occupancy state of the seating arrangement; and outputting information defined on the basis of the result. In particular, the information may represent the result itself. It may also be a detectable signal, in particular a signal detectable by a human sense, for instance an alert, or a control signal for controlling a signal source or a data signal carrying the information. A system for carrying out the method is also described.
VERFAHREN UND VORRICHTUNGEN ZUM RADARGESTÜTZTEN ERKENNEN EINES SITZBELEGUNGSZUSTANDS EINER SITZPLATZANORDNUNG
2023-08-17
Patent
Electronic Resource
German
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