专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]神经网络训练-CN202310118967.9在审
  • 穆斯塔法·帕尔恰米;恩里克·科罗纳;加桑·阿尔雷吉卜;M·普拉布尚卡尔;R·本克尔特 - 福特全球技术公司;佐治亚科技研究公司
  • 2023-02-15 - 2023-08-29 - G06N3/0464
  • 本公开提供“神经网络训练”。可以基于第一训练数据集来训练深度神经网络(DNN),所述第一训练数据集包括具有带注释的第一对象的第一图像。可以基于所述第一训练数据集来测试所述DNN以确定包括第一不确定性的第一对象预测。可以通过输入第二训练数据集并输出包括第二不确定性的第一对象预测来测试所述DNN,其中所述第二训练数据集包括具有不带注释的第二对象的第二图像。可以基于所述第二不确定性来选择包括在所述第二训练数据集中的图像子集。可以注释包括在所述第二训练数据集中的所选择的图像子集中的所述第二对象。可以基于包括在所述第二训练数据集中的包括带注释的第二对象的所选择的图像子集来训练所述DNN。
  • 神经网络训练
  • [发明专利]对象检测-CN202211484424.0在审
  • 穆斯塔法·帕尔恰米;李效敏;恩里克·科罗纳;昆贾·辛格 - 福特全球技术公司
  • 2022-11-24 - 2023-07-07 - G06V20/58
  • 本公开提供“对象检测”。可以基于确定多个图像中的每个像素位置的偏心率来确定包括所述多个图像中的至少一个移动对象的分割掩模。可以通过将所述分割掩模应用于包括在所述多个图像中的第一图像来分割所述图像。可以将所述分割的第一图像变换为包括所述分割的第一图像的非零部分的像素值的压缩密集矩阵。可以将所述压缩密集矩阵输入到被训练以检测对象的稀疏卷积神经网络。可以从所述稀疏卷积神经网络输出包括在所述第一图像中的与所述至少一个移动对象相对应的检测到的对象。
  • 对象检测
  • [发明专利]神经网络对象姿态确定-CN202211127325.7在审
  • 穆斯塔法·帕尔恰米;恩里克·科罗纳;昆贾·辛格;高拉夫·潘迪 - 福特全球技术公司
  • 2022-09-16 - 2023-04-07 - G06T7/73
  • 本公开提供“神经网络对象姿态确定”。相机被定位成获得对象的图像。将图像输入到神经网络,所述神经网络输出相对于像素坐标系的所述对象的三维(3D)边界框和对象参数。然后以像素坐标确定3D边界框的底面的中心。3D边界框的底面位于图像中的地平面中。基于将像素坐标变换为真实世界坐标的相机的校准参数来确定以下项:a)相对于真实世界坐标系从3D边界框的底面的中心到相机的距离,以及b)从相机延伸到3D边界框的底面的中心的线与相机的光轴之间的角度。校准参数包括相对于地平面的相机高度、相机焦距和相对于地平面的相机倾斜度。基于所述对象参数、所述距离和所述角度来确定所述对象的六自由度(6DoF)姿态。
  • 神经网络对象姿态确定
  • [发明专利]交通相机校准-CN202111179056.4在审
  • 恩里克·科罗纳;A·帕尔恰米;费赞·沙克 - 福特全球技术公司
  • 2021-10-08 - 2022-04-05 - G06T7/80
  • 本公开提供了“交通相机校准”。一种系统包括处理器和存储器,所述存储器包括指令,所述指令将由所述处理器执行来进行以下操作:基于与由道路表面确定的地平面平行且重合地定位的二维校准图案而确定相机校准参数,所述相机校准参数包括相机焦距、相机高度和相机倾斜度;以及确定对象数据,所述对象数据包括在摄像机的视野中的一个或多个对象的对象位置、对象速度和对象方向。
  • 交通相机校准
  • [发明专利]组对象跟踪-CN202110971497.1在审
  • 穆斯塔法·帕尔恰米;费赞·沙克;斯蒂芬·贾尔迪内利;金塔拉斯·文森特·普斯科里奥斯;恩里克·科罗纳;昆贾·辛格 - 福特全球技术公司
  • 2021-08-23 - 2022-03-01 - G01S13/72
  • 本公开提供了“组对象跟踪”。一种系统包括处理器和存储器,存储器包括可由处理器执行以进行以下各项的指令:从由固定传感器在第一时间步获取的传感器数据识别第一对象特征,确定在第二时间步的第二对象特征。指令还可以包括用于进行以下各项的指令:通过确定第一对象特征与对应的第二对象特征之间以像素为单位测量的距离并将所述距离与一个或多个平均距离进行比较来确定第一对象特征的一个或多个对象聚类;以及通过确定第一对象特征的多个随机样本的多个相似性变换并基于将包括在相似性变换中的第一对象特征的数量最大化确定内点第一对象特征来确定一个或多个对象聚类中的内点第一对象特征的一个或多个对象组,其中相似性变换包括将一组第一对象特征变换为一组第二对象特征的平移、旋转和缩放。指令还可以包括用于进行以下各项的指令:基于对象组的位置来确定一个或多个对象组的跟踪数据;以及将第二对象聚类的跟踪数据提供给车辆。
  • 对象跟踪

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