СПОСОБЫ И СИСТЕМЫ ФОРМИРОВАНИЯ ОБУЧАЮЩИХ ДАННЫХ ДЛЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

1. Способ формирования обучающих данных для повторного обучения нейронной сети для обнаружения объектов (object detecting Neural Network, ODNN), обученной обнаруживать объекты по цифровому сигналу, зафиксированному движущимся транспортным средством, путем определения части цифрового изображения, соответствующей этим объектам, выполняемый компьютерным устройством и включающий в себя этапы, на которых:
- вводят в сеть ODNN первое цифровое изображение, представляющее собой цифровой сигнал в первый момент времени,
при этом сеть ODNN выполнена с возможностью обнаружения объекта по первому цифровому изображению путем определения первой части первого цифрового изображения, соответствующей этому объекту;
- вводят в сеть ODNN второе цифровое изображение, представляющее собой цифровой сигнал во второй момент времени после первого момента времени,
при этом сеть ODNN выполнена с возможностью обнаружения объекта по второму цифровому изображению путем определения второй части второго цифрового изображения, соответствующей этому объекту;
- сравнивают  первую часть первого цифрового изображения со второй частью второго цифрового изображения для определения степени подобия обнаружения объекта, указывающей на степень схожести прогнозов при обнаружении этого объекта, выполняемых сетью ODNN в первый момент времени и второй момент времени;
- если степень подобия обнаружения оказывается ниже заранее заданного порогового значения
используют по меньшей мере одно из первого цифрового изображения и/или второго цифрового изображения  для получения оцененной человеком метки, указывающей на действительную часть по меньшей мере одного из первого цифрового изображения и/или второго цифрового изображения, занятую объектом на соответствующем первом цифровом изображении и/или втором цифровом изображении,; и
- повторно обучают сеть ODNN на основе по меньшей мере одного из первого цифрового изображения и второго цифрового изображения и/или оцененной человеком метки.
2. Способ по п. 1, в котором сравнение первой части первого цифрового изображения со второй частью второго цифрового изображения для определения степени подобия обнаружения включает в себя применение IOU-анализа (Intersection Over Union analysis).
3. Способ по п. 2, в котором применение IOU-анализа включает в себя определение пересечения первой части и второй части и определение объединения первой части и второй части.
4. Способ по п. 1, дополнительно включающий в себя получение от человека-оценщика указания на действительную часть, занятую объектом, определяемую человеком-оценщиком на основе действительного состояния объекта.
5. Способ по п. 1, дополнительно включающий в себя получение от человека-оценщика указания на действительную часть, занятую объектом, определяемую человеком-оценщиком на основе искусственно измененного состояния объекта.
6. Способ по п. 4, в котором повторное обучение сети ODNN выполняют для обнаружения объектов в соответствии с действительным состоянием объектов.
7. Способ по п. 5, в котором повторное обучение сети ODNN выполняют для обнаружения объектов в соответствии с искусственно измененным состоянием объектов.
8. Способ по п. 1, в котором повторное обучение сети ODNN выполняют на основе первого цифрового изображения, второго цифрового изображения и соответствующих оцененных человеком меток.
9. Способ по п. 1, дополнительно включающий в себя этапы, на которых:
- вводят в сеть ODNN третье цифрового изображения, представляющее собой цифровой сигнал в третий момент времени, при этом сеть ODNN способна обнаруживать объект на третьем цифровом изображении путем определения третьей части третьего цифрового изображения, соответствующей этому объекту;
- вводят в сеть ODNN четвертое цифровое изображение, представляющее собой цифровой сигнал в четвертый момент времени после третьего момента времени, при этом сеть ODNN способна обнаруживать объект на четвертом цифровом изображении путем определения четвертой части четвертого цифрового изображения, соответствующей этому объекту;
- сравнивают третью часть третьего цифрового изображения с четвертой частью четвертого цифрового изображения для определения степени подобия обнаружения объекта, указывающей на степень схожести прогнозов при обнаружении этого объекта, выполняемых сетью ODNN в третий момент времени и четвертый момент времени; и
- если степень подобия обнаружения оказывается ниже заранее заданного порогового значения
используют по меньшей мере одно из третьего цифрового изображения и четвертого цифрового изображения для получения оцененной человеком метки, указывающей на действительную часть по меньшей мере одного из третьего цифрового изображения и четвертого цифрового изображения, занятую объектом на соответствующем третьем цифровом изображении и/или четвертом цифровом изображении.
10. Способ по п. 9, в котором по меньшей мере одно из первого цифрового изображения и второго цифрового изображения с соответствующей оцененной человеком метки и по меньшей мере одно из третьего цифрового изображения и четвертого цифрового изображения с соответствующей оцененной человеком меткой образуют по меньшей мере частично набор данных для повторного обучения сети ODNN.
11. Способ по п. 10, в котором набор данных для повторного обучения сети ODNN используют для повторного обучения сети ODNN по признакам цифровых изображений, на которых обнаружение объектов сетью ODNN оказывается несогласованным.
12. Способ по п. 1, в котором сеть ODNN обучена обнаружению объектов на основе обучающего цифрового изображения и оцененной человеком метки для объектов на этом обучающем цифровом изображении, при этом сеть ODNN прогнозирует классы объектов и расположение объектов на этом обучающем цифровом изображении.
13. Способ по п. 9, в котором область вокруг движущегося транспортного средства в по меньшей мере один из: первого момента времени,  второго момента времени,  третьего момента времени, четвертого момента времени определяют  как область несогласованного обнаружения.
14. Способ по п. 13, в котором повторное обучение сети ODNN выполняют для снижения вероятности несогласованного обнаружения объекта сетью ODNN, когда транспортное средство находится в области несогласованного обнаружения.
15. Способ по п. 13, в котором повторное обучение сети ODNN выполняют для снижения вероятности несогласованного обнаружения объекта сетью ODNN на основе признаков цифровых изображений, зафиксированных в области несогласованного обнаружения.
16. Способ по п. 13, в котором повторное обучение сети ODNN выполняют для снижения вероятности несогласованного обнаружения объекта сетью ODNN на основе признаков цифровых изображений, зафиксированных в областях, подобных области несогласованного обнаружения.
17. Компьютерное устройство для формирования обучающих данных для повторного обучения нейронной сети обнаружения объектов (ODNN), обученной обнаруживать объекты по цифровому сигналу, зафиксированном движущимся транспортным средством, путем определения части цифрового изображения, соответствующей этим объектам, при этом компьютерное устройство выполнено с возможностью:
- ввода в сеть ODNN первого цифрового изображения, представляющего собой цифровой сигнал в первый момент времени,
при этом сеть ODNN выполнена с возможностью обнаруживать объект на первом цифровом изображении путем определения первой части первого цифрового изображения, соответствующей этому объекту;
- ввода в сеть ODNN второго цифрового изображения, представляющего собой цифровой сигнал во второй момент времени после первого момента времени,
при этом сеть ODNN выполнена с возможностью обнаруживать объект на втором цифровом изображении путем определения второй части второго цифрового изображения, соответствующей этому объекту;
- сравнения первой части первого цифрового изображения со второй частью второго цифрового изображения для определения степени подобия обнаружения объекта, указывающей на степень схожести прогнозов при обнаружения этого объекта, выполняемых сетью ODNN в первый момент времени и второй момент времени;
если степень подобия обнаружения ниже заранее заданного порогового значения,
- использования по меньшей мере одного из первого цифрового изображения и второго цифрового изображения для получения оцененной человеком метки , указывающей на действительную часть по меньшей мире одного из первого цифрового изображения и второго цифрового изображения, занятую объектом на соответствующем одном из первого цифрового изображения и второго цифрового изображения,; и
- повторного обучения сети ODNN на основе по меньшей мере одного из первого цифрового изображения и второго цифрового изображения и оцененной человеком метки.
18. Компьютерное устройство по п. 17, дополнительно выполненное с возможностью применять IOU-анализ при сравнении первой части первого цифрового изображения со второй частью второго цифрового изображения для определения степени подобия обнаружения.
19. Компьютерное устройство по п. 18, дополнительно выполненное с возможностью определять пересечение первой части и второй части и определять объединение первой части и второй части при применении IOU-анализа.
20. Компьютерное устройство по п. 17, дополнительно выполненное с возможностью получать от человека-оценщика указание на действительную часть, занятую этим объектом, определяемую человеком-оценщиком на основе действительного состояния объекта.
21. Компьютерное устройство по п. 17, дополнительно выполненное с возможностью получать от человека-оценщика указание на действительную часть, занятую объектом, определяемую человеком-оценщиком на основе искусственно измененного состояния объекта.
22. Компьютерное устройство по п. 20, в котором повторное обучение сети ODNN выполняется для обнаружения объектов в соответствии с действительным состоянием объектов.
23. Компьютерное устройство по п. 21, в котором повторное обучение сети ODNN выполняется для обнаружения объектов в соответствии с искусственно измененным состоянием объектов.
24. Компьютерное устройство по п. 17, в котором повторное обучение сети ODNN выполняется на основе первого цифрового изображения, второго цифрового изображения и соответствующих оцененных человеком меток.
25. Компьютерное устройство по п. 17, дополнительно выполненное с возможностью:
- ввода в сеть ODNN третьего цифрового изображения, представляющего собой цифровой сигнал в третий момент времени, при этом сеть ODNN способна обнаруживать объект на третьем цифровом изображении путем определения третьей части третьего цифрового изображения, соответствующей этому объекту;
- ввода в сеть ODNN четвертого цифрового изображения, представляющего собой цифровой сигнал в четвертый момент времени после третьего момента времени, при этом сеть ODNN способна обнаруживать объект на четвертом цифровом изображении путем определения четвертой части четвертого цифрового изображения, соответствующей этому объекту;
- сравнения третьей части третьего цифрового изображения с четвертой частью четвертого цифрового изображения для определения степени подобия обнаружения объекта, указывающей на степень схожести прогнозов при обнаружения этого объекта, выполняемых сетью ODNN в третий момент времени и четвертый момент времени; и
если степень подобия обнаружения оказывается ниже заранее заданного порогового значения,
использования по меньшей мере одного из третьего цифрового изображения и четвертого цифрового изображения для получения оцененной человеком метки, указывающей на действительную часть по меньшей мере одного из третьего цифрового изображения и четвертого цифрового изображения, занятую объектом на соответствующем третьем цифровом изображении и/или четвертом цифровом изображении.
26. Компьютерное устройство по п. 25, в котором по меньшей мере одно из первого цифрового изображения и второго цифрового изображения с соответствующей оцененной человеком меткой и по меньшей мере одно из третьего цифрового изображения и четвертого цифрового изображения с соответствующей оцененной человеком меткой образуют, по меньшей мере частично, набор данных для повторного обучения сети ODNN.
27. Компьютерное устройство по п. 26, в котором набор данных для повторного обучения сети ODNN используется для повторного обучения сети ODNN в отношении признаков цифровых изображений, на которых обнаружение объектов сетью ODNN оказывается несогласованным.
28. Компьютерное устройство по п. 17, в котором сеть ODNN обучена обнаружению объектов на основе обучающего цифрового изображения и оцененной человеком метки для объектов на этом обучающем цифровом изображении, при этом сеть ODNN способна прогнозировать классы объектов и расположение объектов на этом обучающем цифровом изображении.
29. Компьютерное устройство по п. 25, в котором область вокруг движущегося транспортного средства в по меньшей мере одном из: первого момента времени,  второго момента времени, третьего момента времени,  четвертого момента времени определяется как область несогласованного обнаружения.
30. Компьютерное устройство по п. 29, в котором повторное обучение сети ODNN выполняется для снижения вероятности несогласованного обнаружения объекта сетью ODNN, когда транспортное средство находится в области несогласованного обнаружения.
31. Компьютерное устройство по п. 29, в котором повторное обучение сети ODNN выполняется для снижения вероятности несогласованного обнаружения объекта сетью ODNN на основе признаков цифровых изображений, зафиксированных в области несогласованного обнаружения.
32. Компьютерное устройство по п. 29, в котором повторное обучение сети ODNN выполняется для снижения вероятности несогласованного обнаружения объекта сетью ODNN на основе признаков цифровых изображений, зафиксированных в областях, подобных области несогласованного обнаружения.