СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ АЛГОРИТМА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ЦЕЛЬЮ ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ НА РАССТОЯНИИ

1. Компьютерный способ обучения первого алгоритма машинного обучения (MLA) обнаружению объектов в данных датчика, полученных вторым датчиком, расположенным на втором расстоянии от объектов, при этом первый алгоритм MLA обучен распознаванию объектов в данных датчика, полученных первым датчиком, расположенным на первом расстоянии от объектов, а второе расстояние больше первого расстояния, выполняемый на сервере и включающий в себя:
прием сервером данных первого датчика, полученных на первом расстоянии первым датчиком, установленным на первом транспортном средстве, проехавшем по заранее определенной дороге;
прием сервером данных второго датчика, полученных на втором расстоянии вторым датчиком, установленным на втором транспортном средстве, проехавшем позади первого транспортного средства по заранее определенной дороге;
получение сервером трехмерной карты заранее определенной дороги, включающей в себя набор объектов;
совмещение сервером данных первого датчика с данными второго датчика на основе, по меньшей мере частично, набора объектов на трехмерной карте для получения совмещенных данных первого датчика и совмещенных данных второго датчика так, что заданная область в совмещенных данных первого датчика соответствует заданной области в совмещенных данных второго датчика;
определение первым алгоритмом MLA частей совмещенных данных первого датчика, соответствующих объектам, включая определение классов этих объектов;
установление сервером соответствия объектов и классов этих объектов частям совмещенных данных второго датчика, соответствующим частям совмещенных данных первого датчика;
обучение сервером первого алгоритма MLA определению объектов и классов этих объектов в данных датчика, полученных на втором расстоянии от объектов, на основе частей совмещенных данных второго датчика и классов объектов, для которых установлено соответствие частям совмещенных данных второго датчика.
2. Способ по п. 1, в котором каждый объект из набора объектов связан с местоположением, каждая точка данных первого датчика связана с отметкой времени и местоположением, каждая точка данных второго датчика связана с отметкой времени и местоположением, а совмещение основано на соответствии отметок времени в данных первого и второго датчиков, соответствии местоположений в данных первого и второго датчиков и соответствии местоположений для набора объектов на трехмерной карте заранее определенной дороги.
3. Способ по п. 2, в котором каждый объект из набора объектов связан с классом объектов, при этом объекты и классы объектов, соответствующие частям совмещенных данных первого датчика, определенным первым алгоритмом MLA, включают в себя набор объектов и классы объектов на трехмерной карте заранее определенной дороги.
4. Способ по п. 3, в котором трехмерная карта заранее определенной дороги предварительно создана путем:
приема сервером первичных данных датчика, полученных на первом расстоянии датчиком, установленным на первом транспортном средстве, проехавшем по заданной дороге, при этом каждая точка данных датчика связана с местоположением и одометрическими параметрами;
упорядочения областей в первичных данных датчика для получения трехмерной карты на основе местоположений и одометрических параметров, включая геометрическое совмещение областей в первичных данных датчика; и
определения с помощью первого алгоритма MLA объектов в наборе объектов, классов этих объектов и местоположений для набора объектов в соответствующих областях трехмерной карты.
5. Способ по п. 4, в котором местоположение включает в себя широту и долготу, а одометрические параметры включают в себя передачу, частоту вращения колес, параметры блока инерциальных измерений (IMU), положение регулятора подачи топлива, угол поворота и скорость.
6. Способ по п. 1, в котором совмещение выполняется на сервере другим алгоритмом MLA, реализующим алгоритм кластеризации.
7. Способ по п. 1, в котором первый датчик является первым лидарным датчиком, а второй датчик является вторым лидарным датчиком.
8. Способ по п. 7, в котором сервер выполняет третий алгоритм MLA, обученный распознаванию объектов на изображениях, полученных датчиком-камерой, при этом способ перед совмещением дополнительно включает в себя прием сервером набора изображений, полученных датчиком-камерой, установленным на втором транспортном средстве, каждое из которых связано с местоположением; и связывание с помощью третьего алгоритма MLA каждого изображения из набора изображений с по меньшей мере одним объектом из набора объектов на основе, по меньшей мере частично, местоположения для изображения и местоположения для по меньшей мере одного объекта, а обучение первого алгоритма MLA дополнительно основано на этом наборе изображений.
9. Способ по п. 8, в котором сервер выполняет четвертый алгоритм MLA, обученный распознаванию объектов в данных, полученных радарным датчиком, при этом:
способ перед совмещением дополнительно включает в себя прием сервером данных радарного датчика, полученных на втором расстоянии радарным датчиком, установленным на втором транспортном средстве, при котором каждая точка данных радарного датчика связана с отметкой времени и местоположением;
совмещение дополнительно включает в себя совмещение данных радарного датчика для получения совмещенных данных радарного датчика и основано на местоположениях в данных радарного датчика; и
способ после совмещения дополнительно включает в себя определение с помощью четвертого алгоритма MLA частей совмещенных данных радарного датчика, соответствующих объектам, включая определение классов этих объектов, при этом обучение первого алгоритма MLA дополнительно основано на данных радарного датчика.
10. Способ по п. 1, в котором первый алгоритм MLA представляет собой сверточную нейронную сеть (CNN).
11. Способ по п. 1, в котором первый алгоритм MLA представляет собой алгоритм классификации на основе градиентного бустинга.
12. Способ по п. 1, во время фазы обучения первого алгоритма MLA дополнительно включающий в себя:
прием сервером данных датчика, полученных на первом расстоянии первым датчиком и содержащих набор размеченных объектов;
обработку сервером данных датчика для извлечения набора признаков, содержащих первый набор параметров; и
обучение сервером алгоритма MLA определению метки для объекта на основе набора признаков, при этом обучение основано на наборе размеченных объектов в данных датчика.
13. Компьютерный способ обучения алгоритма машинного обучения (MLA) обнаружению объектов в данных датчика, полученных вторым датчиком во второй физической ситуации, при этом алгоритм MLA обучен распознаванию объектов в данных датчика, полученных первым датчиком в первой физической ситуации, а представление объектов в данных датчика, полученных в первой физической ситуации, отличается от представления объектов в данных датчика, полученных во второй физической ситуации, выполняемый на сервере и включающий в себя:
прием сервером данных первого датчика, полученных в первой физической ситуации первым датчиком, установленным на первом транспортном средстве, проехавшем по заранее определенной дороге;
прием сервером данных второго датчика, полученных во второй физической ситуации вторым датчиком, установленным на втором транспортном средстве, проехавшем по заранее определенной дороге;
совмещение сервером данных первого датчика с данными второго датчика для получения совмещенных данных первого датчика и совмещенных данных второго датчика в единой системе координат так, что заданная область в совмещенных данных первого датчика соответствует заданной области в совмещенных данных второго датчика;
определение первым алгоритмом MLA частей совмещенных данных первого датчика, соответствующих объектам, включая определение классов этих объектов;
установление сервером соответствия объектов и классов этих объектов частям совмещенных данных второго датчика, соответствующих частям совмещенных данных первого датчика;
обучение сервером алгоритма MLA определению объектов и классов этих объектов в данных датчика, полученных во второй физической ситуации, на основе частей совмещенных данных второго датчика и классов объектов, для которых установлено соответствие частям совмещенных данных второго датчика.
14. Сервер для обучения первого алгоритма машинного обучения (MLA) обнаружению объектов в данных датчика, полученных вторым датчиком, расположенным на втором расстоянии от объектов, при этом первый алгоритм MLA обучен распознаванию объектов в данных датчика, полученных первым датчиком, расположенным на первом расстоянии от объектов, а второе расстояние больше первого расстояния, содержащий процессор и энергонезависимый машиночитаемый носитель с командами, при исполнении которых процессор способен:
принимать данные первого датчика, полученные на первом расстоянии первым датчиком, установленным на первом транспортном средстве, проехавшем по заранее определенной дороге;
принимать данные второго датчика, полученные на втором расстоянии вторым датчиком, установленным на втором транспортном средстве, проехавшем позади первого транспортного средства по заранее определенной дороге;
принимать трехмерную карту заранее определенной дороги, содержащую набор объектов;
совмещать данные первого датчика с данными второго датчика на основе, по меньшей мере частично, набора объектов на трехмерной карте для получения совмещенных данных первого датчика и совмещенных данных второго датчика так, что заданная область в совмещенных данных первого датчика соответствует заданной области в совмещенных данных второго датчика;
определять с помощью первого алгоритма MLA части совмещенных данных первого датчика, соответствующие объектам, включая определение классов этих объектов;
устанавливать соответствие объектов и классов этих объектов частям совмещенных данных второго датчика, соответствующим частям совмещенных данных первого датчика;
обучать первый алгоритм MLA определению объектов и классов этих объектов в данных датчика, полученных на втором расстоянии от объектов, на основе частей совмещенных данных второго датчика и классов объектов, для которых установлено соответствие частям совмещенных данных второго датчика.
15. Сервер по п. 14, в котором каждый объект из набора объектов связан с местоположением, каждая точка данных первого датчика связана с отметкой времени и местоположением, каждая точка данных второго датчика связана с отметкой времени и местоположением, а совмещение основано на соответствии отметок времени в данных первого и второго датчиков, соответствии местоположений в данных первого и второго датчиков и соответствии местоположений для набора объектов на трехмерной карте заранее определенной дороги.
16. Сервер по п. 15, в котором каждый объект из набора объектов связан с классом объектов, при этом объекты и классы объектов, соответствующие частям совмещенных данных первого датчика, определенным первым алгоритмом MLA, включают в себя набор объектов и классы объектов на трехмерной карте заранее определенной дороги.
17. Сервер по п. 16, в котором трехмерная карта заранее определенной дороги предварительно создана процессором путем выполнения машиночитаемых команд, предписывающих процессору:
прием данных первичного датчика, полученных на первом расстоянии датчиком, установленным на первом транспортном средстве, проехавшем по заранее определенной дороге, при этом каждая точка данных датчика связана с местоположением и одометрическими параметрами;
упорядочение области первичных данных датчика для получения трехмерной карты на основе местоположения и одометрических параметров, включая геометрическое совмещение областей в первичных данных датчика;
определение с помощью первого алгоритма MLA объектов в наборе объектов, классов этих объектов и местоположений для набора объектов в соответствующих областях трехмерной карты.
18. Сервер по п. 17, в котором местоположение включает в себя широту и долготу, а одометрические параметры включают в себя передачу, частоту вращения колес, параметры блока инерциальных измерений (IMU), положение регулятора подачи топлива, угол поворота и скорость.
19. Сервер по п. 14, в котором совмещение выполняется другим алгоритмом MLA, реализующим алгоритм кластеризации.
20. Сервер по п. 14, в котором первый датчик является первым лидарным датчиком, а второй датчик является вторым лидарным датчиком.
21. Сервер по п. 20, в котором сервер выполняет третий алгоритм MLA, обученный распознаванию объектов на изображениях, полученных датчиком-камерой, при этом процессор перед совмещением дополнительно способен принимать набор изображений, полученных датчиком-камерой, установленным на втором транспортном средстве, каждое из которых связано с местоположением, и связывать с помощью третьего алгоритма MLA каждое изображение из набора изображений с по меньшей мере одним объектом из набора объектов на основе, по меньшей мере частично, местоположения для изображения и местоположения для по меньшей мере одного объекта, при этом обучение первого алгоритма MLA дополнительно основано на этом наборе изображений.
22. Сервер по п. 21, способный выполнять четвертый алгоритм MLA, обученный распознаванию объектов в точках, полученных радарным датчиком, при этом:
процессор перед совмещением дополнительно способен принимать данные радарного датчика, полученные на втором расстоянии радарным датчиком, установленным на втором транспортном средстве, при этом каждая точка данных радарного датчика связана с отметкой времени и местоположением,
совмещение дополнительно включает в себя совмещение данных радарного датчика для получения совмещенных данных радарного датчика и основано на местоположениях в данных радарного датчика, и
процессор после совмещения дополнительно способен определять с помощью четвертого алгоритма MLA части совмещенных данных радарного датчика, соответствующие объектам, включая определение классов этих объектов, при этом обучение первого алгоритма MLA дополнительно основано на данных третьего датчика.
23. Сервер по п. 13, в котором первый алгоритм MLA представляет собой сверточную нейронную сеть (CNN).
24. Сервер по п. 13, в котором первый алгоритм MLA представляет собой алгоритм классификации методом градиентного бустинга.
25. Сервер по п. 13, в котором первый алгоритм MLA предварительно обучен путем выполнения машиночитаемых команд, предписывающих процессору:
прием данных датчика, полученных на первом расстоянии первым датчиком и содержащих набор размеченных объектов;
обработку данных датчика для извлечения набора признаков, содержащих первый набор параметров; и
обучение алгоритма MLA определению метки для объекта на основе набора признаков, при этом обучение основано на наборе размеченных объектов в данных датчика.