СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ ГЕНЕРИРОВАНИЯ ОБУЧАЮЩИХ ДАННЫХ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО ОБНАРУЖЕНИЯ УТЕЧКИ ТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА

1. Способ, содержащий этапы, на которых с помощью компьютерной системы:
генерируют множество наборов обучающих данных, каждый из которых включает в себя изображение при прибытии, имеющее парковочное положение в своем поле зрения, изображение при отъезде, соответствующее изображению при прибытии, и классификацию изображения при отъезде, часть наборов обучающих данных включает в себя изображения при отъезде, имеющие моделируемые утечки текучих сред; и
обучают модель машинного обучения в соответствии с наборами обучающих данных для идентификации утечек текучих сред.
2. Способ по п. 1, в котором генерирование множества наборов обучающих данных содержит этапы, на которых для каждого набора обучающих данных:
определяют трехмерную модель ситуации парковки для каждого набора обучающих данных; и
визуализируют изображение при прибытии каждого набора обучающих данных из трехмерной модели с точки обзора камеры, установленной на транспортном средстве в ситуации парковки.
3. Способ по п. 2, в котором генерирование наборов обучающих данных содержит этапы, на которых для каждого набора обучающих данных части наборов обучающих данных:
добавляют модель утечки текучей среды в трехмерную модель ситуации парковки для каждого набора обучающих данных для получения измененной модели; и
визуализируют изображение при отъезде каждого набора обучающих данных из измененной модели с точки обзора камеры, установленной на транспортном средстве в ситуации парковки, для каждого набора обучающих данных.
4. Способ по п. 3, в котором модель утечки текучей среды определяет цвет и отражательную способность; и
в котором визуализация изображения при отъезде каждого набора обучающих данных из измененной модели содержит визуализацию модели утечки текучей среды на изображении при отъезде в соответствии с цветом и отражательной способностью.
5. Способ по п. 4, в котором модель утечки текучей среды определяет текстуру;
в котором визуализация изображения при отъезде каждого набора обучающих данных из измененной модели содержит визуализацию модели утечки текучей среды на изображении при отъезде в соответствии с цветом, отражательной способностью и текстурой.
6. Способ по п. 1, в котором генерирование множества наборов обучающих данных дополнительно содержит этапы, на которых для каждого набора обучающих данных части наборов обучающих данных:
используют исходное изображение с камеры транспортного средства, имеющей парковочное положение в своем поле зрения, в качестве изображения при прибытии каждого набора обучающих данных; и
добавляют моделируемую утечку текучей среды в одно из исходного изображения и другого изображения с камеры транспортного средства, имеющей парковочное положение в своем поле зрения, для получения изображения при отъезде каждого набора обучающих данных.
7. Способ по п. 6, в котором камера представляет собой обращенную вперед камеру, установленную на транспортном средстве.
8. Способ по п. 1, в котором обучение модели машинного обучения в соответствии с наборами обучающих данных для идентификации утечек текучих сред содержит обучение глубокой нейронной сети (DNN) в соответствии с наборами обучающих данных.
9. Способ по п. 1, в котором классификация изображения при отъезде каждого набора обучающих данных из множества наборов обучающих данных указывает по меньшей мере одно из того, присутствует ли утечка текучей среды на изображении при отъезде, и типа утечки текучей среды, присутствующей на изображении при отъезде.
10. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором загружают модель машинного обучения в память, соединенную с контроллером транспортного средства, имеющего камеру, установленную на нем и функционально соединенную с контроллером.
11. Система, содержащая одно или более устройств обработки и одно или более запоминающих устройств, соединенных с одним или более устройствами обработки, причем одно или более запоминающих устройств хранят исполняемый код, выполненный с возможностью побуждения одного или более процессоров:
генерировать множество наборов обучающих данных, каждый из которых включает в себя изображение при прибытии, имеющее парковочное положение в своем поле зрения, изображение при отъезде, соответствующее изображению при прибытии, и классификацию изображения при отъезде, часть наборов обучающих данных включает в себя изображения при отъезде, имеющие моделируемые утечки текучих сред; и
обучать модель машинного обучения в соответствии с наборами обучающих данных для идентификации утечек текучих сред.
12. Система по п. 11, в которой исполняемый код дополнительно выполнен с возможностью побуждения одного или более устройств обработки генерировать множество наборов обучающих данных путем осуществления для каждого набора обучающих данных:
определения трехмерной модели ситуации парковки для каждого набора обучающих данных; и
визуализации изображения при прибытии каждого набора обучающих данных из трехмерной модели с точки обзора камеры, установленной на транспортном средстве в ситуации парковки.
13. Система по п. 12, в которой исполняемый код дополнительно выполнен с возможностью побуждения одного или более устройств обработки генерировать множество наборов обучающих данных путем осуществления для каждого набора обучающих данных части наборов обучающих данных:
добавления модели утечки текучей среды в трехмерную модель ситуации парковки для каждого набора обучающих данных для получения измененной модели; и
визуализации изображения при отъезде каждого набора обучающих данных из измененной модели с точки обзора камеры, установленной на транспортном средстве в ситуации парковки, для каждого набора обучающих данных.
14. Система по п. 13, в которой модель утечки текучей среды определяет цвет и отражательную способность; и
в которой исполняемый код дополнительно выполнен с возможностью побуждения одного или более устройств обработки визуализировать изображение при отъезде каждого набора обучающих данных из измененной модели путем визуализации модели утечки текучей среды на изображении при отъезде в соответствии с цветом и отражательной способностью.
15. Система по п. 14, в которой модель утечки текучей среды определяет текстуру;
в которой исполняемый код дополнительно выполнен с возможностью побуждения одного или более устройств обработки визуализировать изображение при отъезде каждого набора обучающих данных из измененной модели путем визуализации модели утечки текучей среды на изображении при отъезде в соответствии с цветом, отражательной способностью и текстурой.
16. Система по п. 11, в которой исполняемый код дополнительно выполнен с возможностью побуждения одного или более устройств обработки генерировать множество наборов обучающих данных путем осуществления для каждого набора обучающих данных части наборов обучающих данных:
использования исходного изображения с камеры транспортного средства, имеющей парковочное положение в своем поле зрения, в качестве изображения при прибытии каждого набора обучающих данных; и
добавления моделируемой утечки текучей среды в одно из исходного изображения и другого изображения с камеры транспортного средства, имеющей парковочное положение в своем поле зрения, для получения изображения при отъезде каждого набора обучающих данных.
17. Система по п. 16, в которой камера представляет собой обращенную вперед камеру, установленную на транспортном средстве.
18. Система по п. 11, в которой исполняемый код дополнительно выполнен с возможностью побуждения одного или более устройств обработки визуализировать обучение модели машинного обучения в соответствии с наборами обучающих данных для идентификации утечек текучих сред путем обучения глубокой нейронной сети (DNN) в соответствии с наборами обучающих данных.
19. Система по п. 11, в которой классификация изображения при отъезде каждого набора обучающих данных из множества наборов обучающих данных указывает по меньшей мере одно из того, присутствует ли утечка текучей среды на изображении при отъезде, и типа утечки текучей среды, присутствующей на изображении при отъезде.
20. Система по п. 11, в которой исполняемый код дополнительно выполнен с возможностью побуждения одного или более устройств обработки загружать модель машинного обучения в память, соединенную с контроллером транспортного средства, имеющего камеру, установленную на нем и функционально соединенную с контроллером.