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[发明专利]神经网络训练-CN202310118967.9在审
发明人：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 -专利权人：福特全球技术公司;佐治亚科技研究公司
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：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
发明人：穆斯塔法·帕尔恰米;李效敏;恩里克·科罗纳;昆贾·辛格 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：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
发明人：穆斯塔法·帕尔恰米;恩里克·科罗纳;昆贾·辛格;高拉夫·潘迪 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：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]相对于替代参考系的基础设施节点定位-CN202210796328.3在审
发明人： 恩里克·科罗纳;穆斯塔法·帕尔恰米;高拉夫·潘迪 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G01S19/45 文献下载
摘要：本公开提供了“相对于替代参考系的基础设施节点定位”。一种系统包括相机、包括GPS接收器的可视目标和处理器。所述相机在多个位置处对所述可视目标进行成像以获得多个图像。所述处理器接收每个相应位置的GPS坐标。另外，所述处理器针对所述图像中的每一者确定所述可视目标在相机参考系中的3D位置。所述处理器针对所述多个图像中的每一者得出多个估计的GPS相机位置，并且减轻与所述得出的估计的GPS相机位置中的每一者相关联的误差以得出平均GPS相机位置。该位置被用来确定并存储变换，所述变换可用于就GPS参考系而言来描述所述相机参考系中由所述相机观察到的物体。
相对于替代参考系基础设施节点定位

[发明专利]交通相机校准-CN202111179056.4在审
发明人： 恩里克·科罗纳;A·帕尔恰米;费赞·沙克 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：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
发明人：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 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：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

[发明专利]偏心图像融合-CN202010441704.8在审
发明人：穆斯塔法·帕尔恰米;钱德纳·尼鲁孔达;金塔拉斯·文森特·普斯科里奥斯;恩里克·科罗纳;昆贾·辛格 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本公开提供了“偏心图像融合”。一种系统，其包括计算机，所述计算机包括处理器和存储器，所述存储器存储指令，所述指令可由所述处理器执行以：将红‑绿‑蓝(RGB)图像和偏心图像输入到神经网络，所述神经网络基于将所述RGB图像和所述偏心图像组合来输出定位的对象，其中所述偏心图像是基于在k个视频帧的移动窗口内的逐像素滚动平均值和逐像素滚动方差。所述存储器还可包括可由所述处理器执行以在包括在车辆或交通信息系统中的一者或多者中的计算装置处接收所述定位的对象的指令。
偏心图像融合

[发明专利]车辆路径规划-CN201910950982.3在审
发明人：穆斯塔法·帕尔恰米;胡安·恩里克·卡斯特雷纳马丁内斯;恩里克·科罗纳;布鲁诺·西利·贾尔斯科斯塔;金塔拉斯·文森特·普斯科里奥斯 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2019-10-08 - 公布日： 2020-04-17 - 主分类号： B60W10/18 文献下载
摘要：本公开提供“车辆路径规划”。一种计算系统可以在车辆中接收移动物体信息，所述移动物体信息通过处理由固定激光雷达传感器采集的激光雷达传感器数据来确定。能使用所述激光雷达传感器数据上的典型性和偏心率数据分析(TEDA)来确定所述移动物体信息。能基于所述移动物体信息来操作所述车辆。
车辆路径规划

[发明专利]前景检测-CN201910783596.X在审
发明人：布鲁诺·西利·贾尔斯科斯塔;恩里克·科罗纳;金塔拉斯·文森特·普斯科里奥斯;迪米塔尔·彼得罗夫·费尤伍 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2019-08-23 - 公布日： 2020-03-03 - 主分类号： H04N5/14 文献下载
摘要：本公开提供了“前景检测”。一种计算系统可以接收包括前景像素的图像。所述前景像素可以基于基于由固定式传感器获取的一系列的图像确定偏心率εk而确定。所述车辆可以基于所述前景像素确定在所述图像中的移动对象。所述车辆可以基于所述图像中的所述移动对象进行操作。
前景检测

[发明专利]视频稳定-CN201910733138.5在审
发明人： 恩里克·科罗纳;斯蒂芬·贾尔迪内利;布鲁诺·西利·贾尔斯科斯塔;穆斯塔法·帕尔恰米;金塔拉斯·文森特·普斯科里奥斯 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2019-08-09 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：本公开提供了“视频稳定”。一种计算系统可以接收稳定的图像流，其中基于确定输入图像流是稳定的并且然后应用漂移校正来对所述稳定的图像流进行漂移校正以维持稳定的视野，其中所述视野相对于真实世界是稳定的。所述计算系统可以基于确定所述稳定的图像流中的至少一个移动对象来操作车辆。
视频稳定

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