1.一种计算机实现的用于产生训练数据集(143)的方法(300)，该训练数据集用于训练用于运行测量设备(100)、尤其是墙体诊断设备的人工智能，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法(300)，其中，所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法(300)，其中，所述方法还包括：
4.根据上述权利要求中任一项所述的方法(300)，其中，所述分类(307)还包括：
5.根据上述权利要求中任一项所述的方法(300)，其中，所述方法还包括：
6.根据上述权利要求中任一项所述的方法(300)，其中，所述距离(d)被定义为欧几里得距离。
7.根据上述权利要求中任一项所述的方法(300)，其中，所述分类器模块(183)被构造为相应地被训练的人工智能，该人工智能被设置为，用于基于所述传感器数据(173)生成相应的潜空间表示和/或基于所述潜空间表示(189)生成相应的传感器数据(173)。
8.根据权利要求7所述的方法(300)，其中，所述分类器模块(183)被构造为生成对抗网络gan，尤其是被构造为具有编码器模块(185)和解码器模块(187)的自动编码器。
9.根据上述权利要求中任一项所述的方法(300)，其中，接收到的所述传感器数据(173)包括加标签的和/或没有标签的传感器数据(173)。
10.根据上述权利要求中任一项所述的方法(300)，其中，传所述感器数据(173)包括：雷达传感器的雷达数据(103)，和/或感应传感器的和/或涡流电流传感器的和/或电容传感器的和/或交流电流传感器的和/或核磁共振传感器的和/或超声波传感器的数据。
11.根据上述权利要求中任一项所述的方法(300)，其中，还在所述物体(113)的物体深度(119)和/或物体延展尺度(121)方面对所述传感器数据(173)进行分类。
12.根据上述权利要求中任一项所述的方法(300)，其中，所述物体(113)的所述物体类型(117)的物体类别包括：金属/非金属物体，用于低压的电缆，带有单相ac信号的电缆，带有多相ac信号的电缆，木质支架，金属支架，塑料管道，注满水的塑料管道，例如自来水管道，未注满水的塑料管道，例如污水管道，和/或其中，所述墙体(105)的墙体类型(123)的墙体类型类别包括：混凝土墙体，轻型结构/干砌结构墙体，砖砌墙体和/或墙体的砖砌石块，地板供暖设施，墙体供暖设施。
13.一种用于训练用于墙体诊断技术的测量设备(100)的人工智能(125)的训练数据集(143)，其中，所述训练数据集是按照根据上述权利要求1至12中任一项所述的用于产生训练数据集(143)的方法(300)所产生的。
14.一种计算单元(151)，其被设置为，用于实施根据上述权利要求1至12中任一项所述的用于产生训练数据集(143)的方法(300)，该训练数据集(143)用于训练用于运行测量设备(100)的人工智能(125)。
15.一种计算机程序产品(500)，包括指令，在通过数据处理单元实施该程序时，所述指令促使该数据处理单元实施根据上述权利要求1至12中任一项所述的用于产生训练数据集(143)的方法(300)，该训练数据集(143)用于训练用于运行测量设备(100)的人工智能(125)。