ULTRASONIC SYSTEM AND METHOD FOR RECONFIGURING MACHINE LEARNING MODEL USED WITHIN VEHICLE

To disclose a method and system for creating a machine learning model that is reconfigurable.SOLUTION: A fixed parameter model is created to include fixed feature values obtained during a training process for the machine learning model. The fixed parameter model may include a fixed base classifier used by the machine learning model to classify objects detected by an ultra-sonic system within a vicinity of a vehicle. A configurable parameter model may be created to include feature values that are different from the fixed feature values, the configurable parameter model including a modified base classifier. A vehicle controller may receive and update the fixed parameter model with the configurable parameter model. The machine learning model may be updated to use the configurable parameter model to classify the objects detected by the ultra-sonic system.SELECTED DRAWING: Figure 6 【課題】再構成可能な機械学習モデルを作成するための方法及びシステムが開示される。【解決手段】機械学習モデルに対するトレーニングプロセス中に取得される固定された特徴値を含むように、固定されたパラメータモデルが作成される。固定されたパラメータモデルは、固定された基礎分類器を含み得るものであり、固定された基礎分類器は、車両の近傍で超音波システムによって検出されたオブジェクトを分類するために機械学習モデルによって使用される。固定された特徴値とは異なる特徴値を含むように、構成可能なパラメータモデルを作成することができ、構成可能なパラメータモデルは、修正された基礎分類器を含む。車両コントローラは、構成可能なパラメータモデルを受信し、それにより固定されたパラメータモデルを更新することができる。機械学習モデルは、超音波システムによって検出されたオブジェクトを分類するために、構成可能なパラメータモデルを使用するように更新可能である。【選択図】図６