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[发明专利]利用多个密集深度图标记多个图像中的物体-CN202180070086.3在审
发明人：伊兰·萨弗里尔;盖伊·萨弗里尔;埃胡德·史匹格;丹·阿特斯蒙 -专利权人：柯尼亚塔有限公司
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F7/00 文献下载
摘要：提供了一种为训练机器学习模型而注释多个数字图像的方法，包括：从多个数字图像和多个密集深度图(每个都与所述数字图像中的一个相关联)生成表示一个场景的一个对齐的三维叠加场景，其中所述多个数字图像由所述场景中的传感器捕获，并且其中所述三维叠加场景中的每个点都与指示所述点与所述场景中的一个静态物体关联的可能性的一个稳定性分数关联；从所述三维叠加场景中删除不稳定的点，以产生静态的三维叠加场景；根据所述静态的三维叠加场景检测至少一个数字图像中的静态物体；以及对所述静态物体进行分类和注释。所述机器学习模型可以在用所述静态物体的基准真相所注释的多个图像上进行训练。
利用密集深度图标记多个图像中的物体

[发明专利]生成多个模拟边缘情况驾驶场景-CN202180060579.9在审
发明人：丹·阿特斯蒙;埃胡德·史匹格 -专利权人：柯尼亚塔有限公司
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： B60W40/08 文献下载
摘要：一种用于生成模拟驾驶场景的系统，包括至少一硬件处理器，适于生成多个模拟驾驶场景，每一个所述模拟驾驶场景是通过向一机器学习模型提供多个输入驾驶对象生成的，其中所述机器学习模型是使用另一个机器学习模型训练以运算一分类，所述分类指示通过所述机器学习模型产生的一模拟驾驶场景包括一感兴趣驾驶场景的一可能性。
生成模拟边缘情况驾驶场景

[发明专利]产生用于训练自动驾驶的实际模拟数据的系统及方法-CN201980081430.1在审
发明人：丹·阿特斯蒙;伊兰·阿萨;埃胡德·史匹格 -专利权人：柯尼亚塔有限公司
申请日： 2019-10-15 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G05D1/00 文献下载
摘要：一种产生用于训练自动驾驶代理的模拟数据而用于训练一模型的方法，包括分析从一驾驶环境收集的实际输入数据，以识别多个环境类别、多个移动代理类别及多个移动模式类别；根据所述多个环境类别中的一环境类别来产生一训练环境；及在多个训练迭代中的至少一种：根据训练环境且根据多个产生的训练代理而通过一模拟产生模型来产生一模拟驾驶环境，每一个产生的训练代理与多个移动代理类别中的一个及多个移动模式类别中的一个相关联；从所述模拟驾驶环境中收集模拟驾驶数据；及修改所述模拟产生模型的至少一模型参数，以最小化使用所述模拟驾驶数据所计算出的模拟统计指纹及使用所述实际输入数据所计算出的实际统计指纹之间的差异。
产生用于训练自动驾驶实际模拟数据系统方法

[发明专利]用于生成测试自主驾驶的大型模拟数据集的系统和方法-CN202010000757.6在审
发明人：丹·阿特斯蒙;伊兰·阿萨;埃胡德·史匹格 -专利权人：柯尼亚塔有限公司
申请日： 2020-01-02 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种用于创建用于测试一自主系统的合成数据的系统，包含至少一个硬件处理器适于执行一代码用于：基于从一共同的物理场景中同时捕获的多个真实信号使用一机器学习模型来计算多个深度图，所述多个真实信号中的每一个由多个传感器中的一个所捕获，所述多个计算的深度图中的每一个限定所述多个真实信号中的一个；应用一视点转换到所述多个真实信号和所述多个深度图，以生成合成数据，所述合成数据模拟由一目标传感器从所述共同的物理场景中在相对于所述多个传感器的一识别的位置中捕获的一可能信号；以及将所述合成数据提供给至少一个测试引擎以测试包含所述目标传感器的一自主系统。
用于生成测试自主驾驶大型模拟数据系统方法