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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利训练从对象图像中识别对象的对象拓扑的机器学习模型的设备和方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114494312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111339937.8，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权训练从对象图像中识别对象的对象拓扑的机器学习模型的设备和方法是由A·G·库普奇克;M·托德斯卡托;M·斯皮斯;N·瓦涅克;P·C·席林格;M·布尔格尔设计研发完成，并于2021-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练从对象图像中识别对象的对象拓扑的机器学习模型的设备和方法在说明书摘要公布了：根据各种实施方式描述一种用于训练用于从对象图像中识别对象的对象拓扑的机器学习模型的方法，包括：获得对象的3D模型，确定网格的每个顶点的描述符分量值，产生分别具有训练输入图像和目标图像的训练数据图像对。目标图像通过确定训练输入图像中的顶点位置来产生，将针对顶点位置处的顶点确定的描述符分量值分配给目标图像中的位置，并适配分配给目标图像中的位置的至少一些描述符分量值或者将描述符分量值添加给目标图像的位置，使得对象内的预设的间距内的描述符分量值，与分配给对象内部中的位置的描述符分量值相比更靠近分配给对象外部的位置的描述符分量值，其中所述对象内部中的位置距对象边缘比预设的间距更远。

本发明授权训练从对象图像中识别对象的对象拓扑的机器学习模型的设备和方法在权利要求书中公布了：1.一种用于训练用于从对象图像中识别对象的对象拓扑的机器学习模型的方法，所述方法包括如下： 获得所述对象的3D模型，其中所述3D模型包括顶点的网格； 确定所述网格的每个顶点的描述符分量值； 产生训练数据图像对，其中每个训练数据图像对包括显示所述对象的训练输入图像和目标图像，并且其中产生所述目标图像包括如下： 确定所述对象的对象模型的顶点的顶点位置，所述顶点在所述训练输入图像中具有所述顶点位置； 针对所述训练输入图像中的每个确定的顶点位置将针对在所述顶点位置处的所述顶点确定的描述符分量值分配给所述目标图像中的位置；和 适配分配给所述目标图像中的位置的至少一些描述符分量值或者将描述符分量值添加给所述目标图像的位置，使得适配或添加分配给所述对象内部的且在距所述目标图像中的对象边缘预设的间距内的位置的描述符分量值，以至于所述描述符分量值比分配给所述对象内部中的位置的描述符分量值更靠近分配给所述对象外部的位置的描述符分量值，其中所述对象内部中的位置距所述对象边缘比所述预设的间距更远；和 使用所述训练数据图像对作为训练数据通过监督学习来训练所述机器学习模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人罗伯特·博世有限公司，其通讯地址为：德国斯图加特；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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