申请/专利权人：罗伯特·博世有限公司

申请日：2023-09-18

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117726008A

主分类号：G06N20/00

分类号：G06N20/00;G06N3/042

优先权：["20220919 DE 102022209844.7"]

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.03.19#公开

摘要：本发明涉及一种用于生成用于训练机器学习算法的附加训练数据的方法，其中所述方法1包括：提供用于训练机器学习算法的训练数据，其中所述训练数据包括来自至少一个传感器的经标记的传感器数据2；将用于训练机器学习算法的训练数据变换成图结构，其中图结构中的节点表示在对应的传感器数据中表示的对象，并且其中图结构的起始节点表示所述至少一个传感器相对于在对应的传感器数据中表示的对象的定位3；以及通过修改图结构来生成用于训练机器学习模型的附加训练数据4。

主权项：1.用于生成用于训练机器学习算法的附加训练数据的方法，其中所述方法1包括：-提供用于训练机器学习算法的训练数据，其中所述训练数据包括来自至少一个传感器的经标记的传感器数据2；-将用于训练机器学习算法的训练数据变换成图结构，其中图结构中的节点表示在对应的传感器数据中表示的对象，并且其中图结构的起始节点表示所述至少一个传感器相对于在对应的传感器数据中表示的对象的定位3；和-通过修改图结构来生成用于训练机器学习模型的附加训练数据4。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 罗伯特·博世有限公司 用于生成用于训练机器学习算法的附加训练数据的方法

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