罗伯特·博世有限公司E·哈桑获国家专利权
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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利用于交通灯检测的语义一致的增强训练数据获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113468946B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110338787.2，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权用于交通灯检测的语义一致的增强训练数据是由E·哈桑;李南翔;任骝设计研发完成，并于2021-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于交通灯检测的语义一致的增强训练数据在说明书摘要公布了：用于交通灯检测的语义一致的增强训练数据。用于生成增强数据以训练深度神经网络来检测图像数据中的交通灯的方法、系统和非暂时性计算机可读介质。该方法包括接收多个现实道路场景图像，以及选择所述多个现实道路场景图像的子集。该方法还包括从该子集选择图像，并确定分布，所述分布指示所选图像中的每个位置可以包含交通灯的可能性。该方法进一步包括通过对分布进行采样来选择所选图像中的位置，以及在所选位置将交通灯图像叠加到所选图像上，以生成增强的道路场景图像。该方法还包括处理子集中的每个图像，以生成多个增强道路场景图像。该方法进一步包括使用多个现实的和增强的道路场景图像来训练深度神经网络模型。
本发明授权用于交通灯检测的语义一致的增强训练数据在权利要求书中公布了：1.一种用于生成增强数据以训练深度神经网络来检测图像数据中的交通灯的方法，所述方法包括以下步骤： a接收多个现实道路场景图像； b从所述多个现实道路场景图像选择现实道路场景图像的子集； c从现实道路场景图像的子集选择现实道路场景图像； d确定分布，所述分布指示所选现实道路场景图像中的每个位置可以包含交通灯的可能性； e通过对所述分布进行采样来选择所选现实道路场景图像中的位置； f在所选位置将交通灯图像叠加到所选现实道路场景图像上，以生成增强的道路场景图像； g对现实道路场景图像的子集中的每个现实道路场景图像重复步骤b至f以生成多个增强道路场景图像；和 h使用所述多个现实道路场景图像和所述多个增强道路场景图像来训练预先训练的深度神经网络模型，以生成新训练的深度神经网络模型， 其中所述步骤d包括： 从所选现实道路场景图像移除交通灯以生成修复图像， 使用修复图像训练生成对抗性网络GAN模型，以及 使用GAN模型确定所述分布。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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