-
公开(公告)号：CN112368707B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN201980044508.2
申请日：2019-06-06
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于对车辆（1）的周围环境（2）中的可能危险的或者受危害的物体（41‑43）进行识别的方法（100），该方法具有以下步骤：用至少一个基于事件的传感器（3）对所述周围环境（2）的区域（2a）进行检测（110），其中所述基于事件的传感器（3）具有光敏的像素（31），并且其中入射到像素（31）上的光强度的、以至少一个预先给定的百分比为幅度所进行的相对变化促使所述传感器（3）输出为这个像素（31）所指配的事件（31a）；将由所述传感器（3）输出的事件（31a）指配给（120）所述区域（2a）中的物体（41‑43）；为至少一个指配有事件（31a）的物体（41‑43）就所述物体（41‑43）的目前的运动（41a‑43a）对被指配给所述物体（41‑43）的事件（31a）进行分析（130）；从所述目前的运动（41a‑43a）中获取（140）所述物体（41‑43）的即将发生的运动（41b‑43b）和/或所述物体（41‑43）的即将发生的状态变化（41c‑43c）。本发明也涉及一种所属的计算机程序。
-
公开(公告)号：CN102754278A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201080063658.7
申请日：2010-12-14
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
CPC classification number: H01Q1/3233 , G01S7/03 , G01S13/343 , G01S13/426 , G01S13/931 , G01S2013/9321 , H01Q3/22 , H01Q21/08 , H01Q25/00
Abstract: 本发明涉及一种雷达传感器，其具有天线装置（40），所述天线装置具有多个并排布置的天线元件（41）和位于外部的天线元件（41）上的至少一个馈入点（43l，43r）。所述天线元件（41）通过延迟线（42）彼此串联连接。根据本发明，雷达传感器具有至少两个发射与接收单元（20），所述至少两个发射与接收单元中的每一个适于在预给定的频率上产生和分析处理雷达信号。所述至少两个发射与接收单元（20）与所述天线装置（40）的馈入点（43l，43r）连接。所述至少两个发射与接收单元（20）的雷达信号的频率能够彼此独立地预给定。
-
公开(公告)号：CN118843892A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202280093424.X
申请日：2022-12-07
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 一种用于分析处理空间分辨的实际传感器数据(2)的方法(100)，该实际传感器数据利用至少一个传感器(1)记录，该方法包括如下步骤：‑求取(110)传感器(1)在记录传感器数据(2)的时刻的地点(1a)和方向(1b)；‑由空间分辨的地图(3)根据传感器(1)的地点(1a)和方向(1b)调用(120)空间分辨的期望(4)；‑检测(130)：实际传感器数据(2)在何种程度上与期望(4)一致；‑至少关于这样的实际传感器数据(2)与期望(4)一致的地点确定(140)：由传感器(1)观测的情景具有与期望(4)相关的保存在地图(3)中的特性(5)。
-
公开(公告)号：CN112368707A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201980044508.2
申请日：2019-06-06
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种用于对车辆（1）的周围环境（2）中的可能危险的或者受危害的物体（41‑43）进行识别的方法（100），该方法具有以下步骤：用至少一个基于事件的传感器（3）对所述周围环境（2）的区域（2a）进行检测（110），其中所述基于事件的传感器（3）具有光敏的像素（31），并且其中入射到像素（31）上的光强度的、以至少一个预先给定的百分比为幅度所进行的相对变化促使所述传感器（3）输出为这个像素（31）所指配的事件（31a）；将由所述传感器（3）输出的事件（31a）指配给（120）所述区域（2a）中的物体（41‑43）；为至少一个指配有事件（31a）的物体（41‑43）就所述物体（41‑43）的目前的运动（41a‑43a）对被指配给所述物体（41‑43）的事件（31a）进行分析（130）；从所述目前的运动（41a‑43a）中获取（140）所述物体（41‑43）的即将发生的运动（41b‑43b）和/或所述物体（41‑43）的即将发生的状态变化（41c‑43c）。本发明也涉及一种所属的计算机程序。
-
公开(公告)号：CN118829902A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202380025206.7
申请日：2023-02-16
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G01S13/86 , G01S13/931 , G01S15/86 , G01S15/931 , G01S17/86 , G01S17/931 , G06T7/593
Abstract: 一种用于由测量数据(3、4)创建区域(1)的包含深度和/或距离信息的表示(2)的方法(100)，所述测量数据通过该区域的观测获得，该方法具有步骤：‑提供(110)第一测量模态的测量数据(3)，该第一测量模态将电磁波或声波发送到所观测的区域(1)中并且从该区域(1)接收反射波，其中，所述测量数据(3)包含该反射波的感兴趣的特征，所述特征与沿着视束(S)在所述反射的地点与被用于所述测量的传感器之间的距离相关；‑提供(120)所观测的区域(1)的借助第二测量模态记录的至少一个图像(4)；‑由被用于所述两个测量模态的传感器相互的几何布置(5)以如下方式求取(130)对应(6)：一方面所述至少一个图像(4)的哪些点(4a)和另一方面沿着视束(S)的哪些点(3a)涉及在所述区域(1)中的相同的地点(1a)；‑在考虑使用所述第一测量模态的测量数据(3)、所述至少一个图像(4)和/或所求取的对应(6)的情况下，分别对于在所述区域(1)中的同一地点(1a)建立(140)关于该地点(1a)的在空间中的位置的多个假设(7a‑7c)；‑将这些假设(7a‑7c)在所寻求的表示(2)中聚合成关于该地点(1a)的深度和/或距离信息(2a)。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116601669A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202180082408.6
申请日：2021-10-18
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06T7/269
Abstract: 用于测量透明的玻璃板(14)的影响的方法，在该方法中，确定由所述玻璃板(14)引起的位移场，其中，在第一步骤中，在没有所述透明的玻璃板(14)的情况下拍摄有纹理的面的第一图像，在第二步骤中，在具有所述透明的玻璃板(14)的情况下拍摄所述有纹理的面的第二图像，并且，在第三步骤中，通过用光流方法分析所述两个图像来确定所述位移场。
-
公开(公告)号：CN113255426A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110172648.7
申请日：2021-02-08
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Inventor： O·朗格
Abstract: 本发明涉及一种用于确定车辆环境中的至少一个对象的运动状态的方法。车辆具有至少一个车辆摄像机，用于提供代表环境的图像数据。所述方法包括读入通过处理图像数据所生成的运动性量度和质量信息的步骤。本方法也包括在使用读入的质量信息的情况下产生像素特定的质量信息的步骤。所述方法还包括在使用运动性量度和像素特定的质量信息的情况下针对每个像素求取运动概率的步骤。所述运动概率针对每个像素显示该像素从属于运动对象或从属于静态对象的概率，作为运动状态。本发明还涉及一种用于操控车辆的车辆系统的方法。本发明还涉及一种设备、计算机程序以及机器可读的存储介质。
-
公开(公告)号：CN112449124B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202010928965.2
申请日：2020-09-07
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于预处理摄像机(120)的图像传感器(115)的摄像机原始数据(110)的方法，具有以下步骤：读取步骤、设定步骤、缩减步骤和输出步骤。在读取步骤中，读取包括由图像传感器在检测时刻检测的摄像机原始数据的原始数据信号(150)。在设置步骤中，使用设定信号(155，170)设置用于缩减摄像机原始数据的分辨率的预处理算法(160)。在缩减步骤中，使用在设置步骤中设置的预处理算法缩减摄像机原始数据的分辨率，以获得代表经预处理的摄像机图像的经预处理的摄像机信号(165)。在输出步骤中，将经预处理的摄像机信号输出至图像处理装置(125)。本发明还涉及一种相应的方法以及一种机器可读的存储介质。
-
公开(公告)号：CN119001629A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410615879.4
申请日：2024-05-17
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于分析处理地点分辨的实际传感器数据的方法，所述实际传感器数据已借助至少一个传感器记录。在此，首先读入实际传感器数据。此外，求取实际传感器数据的地点和方向。此外，读入地点分辨的地图，该地点分辨的地图具有传感器数据的地点分辨的期望值。现在，将传感器数据的地点分辨的期望值与实际传感器数据进行比较。由该比较可以求取特性。此外，可以在如下方面进行估计：误差源对传感器数据的地点分辨的期望值与实际传感器数据的比较具有何种影响。接下来，确定，根据传感器数据的地点分辨的期望值与实际传感器数据的比较以及对误差源的影响的估计，是否满足所述特性。最后，输出该特性和特性概率。
-
公开(公告)号：CN115731551A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211025662.5
申请日：2022-08-25
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06V30/194 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种用于在具有至少两个摄像机(K1，K2，K3)的摄像机系统(K)中估计自身运动和间距信息的基于学习的方法，根据所述方法将由每个摄像机(K1，K2，K3)在所述摄像机系统(K)的运动期间生成的、在时间上彼此相继的单个图像作为输入图像(110a，110b，110c)输送给深度学习系统(300)的自我监控的深度神经网络。根据所述方法，借助所述单个图像来训练所述自我监控的神经网络。此外，在推导的过程中由所述深度学习系统(300)从所述输入图像中生成输出数据(130)，所述输出数据描述所述摄像机系统(K)的运动(T)。本发明还涉及一种可运动的摄像机系统(K)。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
11
records
(took 0.02 seconds)
