WO2026061798 - VERFAHREN ZUM TRAINIEREN EINES KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ-, KURZ KI-, MODULS ZUR OBJEKTKLASSIFIZIERUNG IN ULTRASCHALLDATEN
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2026/061798
Publication Date
26.03.2026
International Application No.
PCT/EP2025/075416
International Filing Date
08.09.2025
Title **
[German]
VERFAHREN ZUM TRAINIEREN EINES KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ-, KURZ KI-, MODULS ZUR OBJEKTKLASSIFIZIERUNG IN ULTRASCHALLDATEN
[English]
METHOD FOR TRAINING AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) MODULE FOR OBJECT CLASSIFICATION IN ULTRASOUND DATA
[French]
PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE D'UN MODULE D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) POUR LA CLASSIFICATION D'OBJETS DANS DES DONNÉES ULTRASONORES
Applicants **
ROBERT BOSCH GMBH
Inventors
DE BLASI, Stefano
WIRZ, Alexander
Priority Data
102024208907.9
18.09.2024
DE
Application details
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The Standard Agent's Assignment
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 1909 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 8126 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 2031 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 1819 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 5340 |
Total:
19,225
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Abstract[German]
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Trainieren eines künstlichen Intelligenz-, kurz KI-, Moduls zur Objektklassifizierung in Ultraschalldaten, aufweisend die Schritte Bereitstellen auf einem Datenträger einen Messwertdatensatz, wobei der Messwertdatensatz zumindest einen Dateneintrag über einen luftbasierten Ultraschallmesswert aufweist, welcher mittels Beam-Forming eines einzelnen Ultraschall-Arrays erzeugt wurde, Bereitstellen auf einem Datenträger eines Objekttypdatensatzes, welcher zumindest einen Eintrag über eine Art des Objekts aufweist, Generieren eines Trainingsdatensatzes basierend auf dem Messwertdatensatz und dem Objekttypdatensatz, wobei die Generierung des Trainingsdatensatzes die Schritte aufweist: Bilden eines Inputdatensatzes basierend auf den luftbasierten Ultraschallmesswerten, Bilden eines Outputdatensatzes basierend auf dem Objekttypdatensatz, Trainieren des KI-Moduls basierend auf dem Trainingsdatensatz.[English]
The present invention relates to a method for training an artificial intelligence (AI) module for object classification in ultrasound data, comprising the steps of: providing a measurement value data set on a data carrier, the measurement value data set having at least one data entry relating to an air-based ultrasound measurement value which was generated by means of beam forming of an individual ultrasound array; providing, on a data carrier, an object type data set having at least one entry relating to a type of the object; generating a training data set on the basis of the measurement value data set and the object type data set, wherein the generating of the training data set comprises the steps of: forming an input data set on the basis of the air-based ultrasound measurement values, and forming an output data set on the basis of the object type data set; training the AI module on the basis of the training data set.[French]
La présente invention concerne un procédé d'apprentissage d'un module d'intelligence artificielle (IA) pour une classification d'objets dans des données ultrasonores comprenant les étapes consistant à : fournir un ensemble de données de valeur de mesure sur un support de données, l'ensemble de données de valeur de mesure ayant au moins une entrée de données relative à une valeur de mesure ultrasonore à base d'air qui a été générée au moyen d'une formation de faisceau d'un réseau ultrasonore individuel ; fournir, sur un support de données, un ensemble de données de type d'objet ayant au moins une entrée relative à un type de l'objet ; générer un ensemble de données d'apprentissage sur la base de l'ensemble de données de valeur de mesure et de l'ensemble de données de type d'objet, la génération de l'ensemble de données d'apprentissage comprenant les étapes consistant à : former un ensemble de données d'entrée sur la base des valeurs de mesure ultrasonore à base d'air, et former un ensemble de données de sortie sur la base de l'ensemble de données de type d'objet ; entraîner le module d'IA sur la base de l'ensemble de données d'apprentissage.