公开(公告)号：CN113196746A

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN201980082462.3

申请日：2019-10-29

申请人： 罗伯特·博世有限公司

发明人： D·拉普勒格尔 ,  P·R·赫尔佐克 ,  L·R·托里斯洛佩斯 ,  P-S·劳尔 ,  U·布罗施

IPC分类号： H04N7/18 ,  H04N5/247 ,  H04N13/204 ,  H04N13/239

摘要： 一种用于以附加信息(4，41，42)丰富目标图像(31)的方法(100)，目标摄像机系统(3)已经从场景(1)记录所述目标图像，源摄像机系统(2)已经从另一视角从相同场景(1)记录的至少一个源图像(21)已经富含所述附加信息，所述方法具有以下步骤：将所述源图像(21)的源像素(21a)分配给三维空间中的3D位置(5)(110)，所述3D位置对应于所述源像素(21a)在所述源图像(21)中的位置；将分配给所述源像素(21a)的附加信息(4，41，42)分配给分别相关的3D位置(5)(120)；将所述3D位置(5)分配给所述目标图像(31)的那些在所述目标图像(31)中的位置对应于所述3D位置(5)的目标像素(31a)(130)；将分配给所述3D位置(5)的附加信息(4，41，42)分配给相关的目标像素(31a)(140)。一种用于训练KI模块(50)的方法(200)，其中，借助所述方法(100)将学习附加信息(54)至少部分地分配给学习图像(53)的作为目标像素(31a)的像素(53a)(215)。一种相关的计算机程序。

公开(公告)号：CN112334947B

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN201980044427.2

申请日：2019-05-09

申请人： 罗伯特·博世有限公司

发明人： P·R·赫尔佐克 ,  U·布罗施 ,  L·R·托里斯洛佩斯 ,  D·拉普勒格尔 ,  P-S·劳尔

IPC分类号： G06V20/58 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06T7/55 ,  G06T17/05 ,  G06T17/20 ,  G06T19/20 ,  B60R1/27

摘要： 本发明涉及一种用于基于传感器和存储器表示车辆(100)的周围环境的方法，其中，所述车辆(100)具有至少一个用于感测周围环境的成像传感器、尤其是摄像机(101，102)，所述方法包括以下方法步骤：感测(301)图像、尤其是摄像机成像的序列；与所述车辆(100)的距离传感器(103，104)有关地来确定(303)距离数据，其中，所述距离数据包括车辆与车辆周围环境中的对象之间的距离；与所述距离数据有关地产生(304)周围环境模型(701)的三维结构；与所感测的图像有关地、尤其是通过神经元网络来识别(307)在所述车辆(100)的周围环境中的至少一个对象(108a、108b、401、402、403、404、405)；与所识别的对象(108a,108b,401,402,403,404,405)有关地来加载(308)合成对象模型(702，703)；与所述合成对象模型(702，703)有关地并且与所述距离数据有关地来适配(310)周围环境模型(701)的所产生的三维结构；并且显示(314)经适配的周围环境模型(701)。

公开(公告)号：CN112640413A

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN201980056469.8

申请日：2019-06-19

申请人： 罗伯特·博世有限公司

发明人： D·拉普勒格尔 ,  P·R·赫尔佐克 ,  L·R·托里斯洛佩斯 ,  P-S·劳尔 ,  U·布罗施

IPC分类号： H04N1/60 ,  H04N9/76 ,  H04N13/133 ,  G06T7/90 ,  H04N13/246 ,  H04N7/18

摘要： 本发明涉及一种方法，该方法具有检测第一和第二摄像机图像的步骤，其中，第一和第二摄像机图像具有重叠区域，并且第一和第二摄像机图像分别包括多个分别具有颜色信息的图像点，其中，该方法具有以下步骤：将第一摄像机图像的图像点和第二摄像机图像的图像点至少分配给三维网格结构的预给定点，其中，所述预给定点被布置在三维网格结构的表示重叠区域的区域中，针对每个预给定点，根据第一和第二摄像机图像的所分配的颜色信息求取颜色信息差异；根据在相应的预给定点处求取的颜色信息差异求取品质值，根据该颜色信息差异来确定全局颜色变换矩阵，其中，分别根据所属的品质值来对所确定的颜色信息差异进行加权，以及根据所确定的颜色变换矩阵来匹配第二摄像机图像。

公开(公告)号：CN112640413B

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN201980056469.8

申请日：2019-06-19

申请人： 罗伯特·博世有限公司

发明人： D·拉普勒格尔 ,  P·R·赫尔佐克 ,  L·R·托里斯洛佩斯 ,  P-S·劳尔 ,  U·布罗施

IPC分类号： H04N1/60 ,  H04N9/76 ,  H04N13/133 ,  G06T7/90 ,  H04N13/246 ,  H04N7/18

摘要： 本发明涉及一种方法，该方法具有检测第一和第二摄像机图像的步骤，其中，第一和第二摄像机图像具有重叠区域，并且第一和第二摄像机图像分别包括多个分别具有颜色信息的图像点，其中，该方法具有以下步骤：将第一摄像机图像的图像点和第二摄像机图像的图像点至少分配给三维网格结构的预给定点，其中，所述预给定点被布置在三维网格结构的表示重叠区域的区域中，针对每个预给定点，根据第一和第二摄像机图像的所分配的颜色信息求取颜色信息差异；根据在相应的预给定点处求取的颜色信息差异求取品质值，根据该颜色信息差异来确定全局颜色变换矩阵，其中，分别根据所属的品质值来对所确定的颜色信息差异进行加权，以及根据所确定的颜色变换矩阵来匹配第二摄像机图像。

公开(公告)号：CN112334947A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN201980044427.2

申请日：2019-05-09

申请人： 罗伯特·博世有限公司

发明人： P·R·赫尔佐克 ,  U·布罗施 ,  L·R·托里斯洛佩斯 ,  D·拉普勒格尔 ,  P-S·劳尔

IPC分类号： G06T7/55 ,  G06T17/20 ,  G06T19/20 ,  G06K9/00

摘要： 本发明涉及一种用于基于传感器和存储器表示车辆(100)的周围环境的方法，其中，所述车辆(100)具有至少一个用于感测周围环境的成像传感器、尤其是摄像机(101，102)，所述方法包括以下方法步骤：感测(301)图像、尤其是摄像机成像的序列；与所述车辆(100)的距离传感器(103，104)有关地来确定(303)距离数据，其中，所述距离数据包括车辆与车辆周围环境中的对象之间的距离；与所述距离数据有关地产生(304)周围环境模型(701)的三维结构；与所感测的图像有关地、尤其是通过神经元网络来识别(307)在所述车辆(100)的周围环境中的至少一个对象(108a、108b、401、402、403、404、405)；与所识别的对象(108a,108b,401,402,403,404,405)有关地来加载(308)合成对象模型(702，703)；与所述合成对象模型(702，703)有关地并且与所述距离数据有关地来适配(310)周围环境模型(701)的所产生的三维结构；并且显示(314)经适配的周围环境模型(701)。