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[发明专利]多对象跟踪-CN202310167569.6在审
发明人：庞溯;马科斯·保罗·杰拉尔多卡斯特罗;吴镇炯;克利夫顿·K·托马斯;金尼什·简 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本公开提供“多对象跟踪”。在第一时间步，可基于确定第一雷达数据中的一个或多个第一雷达聚类簇以及确定第一相机数据中的一个或多个第一二维边界框，确定第一融合图像中的一个或多个第一对象。可通过将所述第一对象和所述第一雷达聚类簇输入到数据关联算法中来确定第一检测到的对象和第一未检测到的对象，所述数据关联算法确定第一概率，并通过确定成本函数来将所述第一雷达聚类簇和所述第一对象添加到第一检测到的对象或第一未检测到的对象中的一个或多个。可将所述第一检测到的对象和所述第一未检测到的对象输入到第一泊松多伯努利混合(PMBM)滤波器，以确定第二检测到的对象、第二未检测到的对象以及第二概率。可基于由所述第一PMBM滤波器确定的所述第二概率来减少所述第二检测到的对象和所述第二未检测到的对象，并且可输出所述第二检测到的对象。
对象跟踪

[发明专利]增强的目标检测-CN202211268091.8在审
发明人： S·巴斯卡尔;尼基塔·斋普里亚;金尼什·简;维迪亚·纳里亚曼特穆拉里;什里亚莎·波德尔 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本公开提供了“增强的目标检测”。图像数据被输入到机器学习程序。用基于主车辆与目标对象之间的距离的虚拟边界模型和基于真实世界物理模型的损失函数来训练所述机器学习程序。从所述机器学习程序输出对威胁对象的识别。基于对所述威胁对象的所述识别来致动所述主车辆的子系统。
增强目标检测

[发明专利]分布式系统的校准-CN202210674396.2在审
发明人： S·巴斯卡尔;什里亚莎·波德尔;尼基塔·斋普里亚;金尼什·简 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开提供了“分布式系统的校准”。第一计算机可操作神经网络的第一实例，接收输入到神经网络的第一实例的第一数据集，基于第一数据集确定神经网络的第一实例中的神经网络的第一校准参数，以及将第一校准参数发送到服务器计算机。第二计算机可操作神经网络的第二实例，接收输入到神经网络的第二实例的第二数据集，基于第二数据集确定神经网络的第二实例中的神经网络的第二校准参数，以及将第二校准参数发送到服务器计算机。服务器计算机可聚合第一校准参数和第二校准参数以更新神经网络的模型，并基于所聚合的第一校准参数和第二校准参数针对第一计算机和第二计算机处的神经网络的第一实例和第二实例更新神经网络模型。
分布式系统校准

[发明专利]实时神经网络再训练-CN202111585209.5在审
发明人：莎拉·达德拉斯;金尼什·简;什里亚莎·波德尔 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本公开提供了“实时神经网络再训练”。一种系统，其包括计算机，所述计算机包括处理器和存储器，所述存储器包括指令，使得所述处理器被编程为：确定摩擦系数标签和与描绘表面的图像相对应的所确定的摩擦系数之间的差值是否大于标签阈值；当所述差值大于所述标签阈值时，将所述确定的摩擦系数修改为等于所述摩擦系数标签；以及使用所述图像和所述摩擦系数标签再训练神经网络。
实时神经网络训练

[发明专利]点云数据的分割与分类-CN202111008027.1在审
发明人：马科斯·保罗·杰拉尔多卡斯特罗;金锋;金尼什·简 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本公开提供“点云数据的分割与分类”。一种系统可包括计算机，所述计算机包括处理器和存储器，所述存储器存储可由所述处理器执行以接收点云数据的指令。所述指令还包括用于基于所述点云数据来生成多个特征图的指令，所述多个特征图中的每个特征图对应于所述点云数据的参数。所述指令还包括用于将所述多个特征图聚合成经聚合特征图的指令。所述指令还包括用于基于所述经聚合特征图经由前馈神经网络生成分割输出或分类输出中的至少一者的指令。
数据分割分类

[发明专利]传感器融合-CN202110923401.4在审
发明人：高拉夫·潘迪;G·库马尔;普拉韦恩·纳拉亚南;金尼什·简 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2021-08-12 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： B60W40/02 文献下载
摘要：本公开提供了“传感器融合”。一种系统包括计算机，计算机包括处理器和存储器。存储器存储指令，指令可由处理器执行以：基于第一数据的第一边际概率分布和第二数据的第二边际概率分布来估计第一数据相对于第二数据的第一联合概率分布，其中第一数据来自基于第一传感器坐标系的第一传感器，并且第二数据来自基于第二传感器坐标系的第二传感器；基于第一数据到第二传感器坐标系中限定的平面上的投射来估计第一数据相对于第二数据的第二联合概率分布；通过使第一联合概率分布与第二联合概率分布之间的距离最小化来估计第一传感器坐标系与第二传感器坐标系之间的刚性变换，其中第二联合概率分布是一组外部校准参数的函数；并且基于该组外部校准参数，检测第一数据和第二数据中的对象。
传感器融合

[发明专利]利用聚类的增强对象检测-CN202110149529.X在审
发明人：马科斯·保罗·杰拉尔多卡斯特罗;吴镇炯;金尼什·简 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2021-02-03 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供“利用聚类的增强对象检测”。一种计算机包括处理器和存储器，所述存储器存储指令，所述指令能够由所述处理器执行以：收集多个数据集，每个数据集来自多个传感器中的相应传感器，并且每个数据集包括所述传感器中的相应一个传感器在对象上的检测点的距离、方位角和距离变化率；针对每个检测点，基于与所述检测点相关联的所述数据集和车辆的速度来确定所述检测点的地面速度的径向分量；以及生成多个聚类簇，每个聚类簇包括彼此在距离阈值内并且地面速度的相应径向分量(1)高于第一阈值且(2)在彼此的第二阈值内的选定检测点。
利用增强对象检测

[发明专利]评估自主车辆算法-CN201910858104.9在审
发明人：古萨姆·肖林格;斯拉瓦尼·亚贾马南基达比;维迪亚·纳里亚曼特穆拉里;金尼什·简 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本公开提供了“评估自主车辆算法”。本发明扩展到用于评估自主车辆算法的方法、系统和计算机程序产品。各方面使用(例如，监督的)机器学习技术来分析自主车辆算法在真实世界和模拟数据上的性能。可以使用机器学习技术来识别更可能影响算法性能的场景特征。还可以使用机器学习技术来整合洞察并且在多次迭代中自动化相关测试用例的生成以识别容易出错场景。
评估自主车辆算法

[发明专利]基于焦点的对传感器数据的标记-CN201910492835.6在审
发明人：什里亚莎·波德尔;金尼什·简;克利夫顿·托马斯 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2019-06-06 - 公布日： 2019-12-17 - 主分类号： B60W10/20 文献下载
摘要：本公开提供了“基于焦点的对传感器数据的标记”。捕获来自车辆的传感器的数据以及追踪驾驶员的注视的数据。还可以捕获所述车辆行进的路线。相对于所述传感器数据来评估所述驾驶员的注视以确定所述驾驶员关注的特征。针对所述特征来创建焦点记录。可以聚集很多驾驶员的焦点记录以确定对所述特征的观看频率。可以使用所述焦点记录来训练机器学习模型，以识别给定场景的感兴趣区域，以便更快速地识别相关危险。
焦点传感器数据捕获记录注视感兴趣区域车辆行进训练机器传感器追踪场景评估观看创建学习

[发明专利]从距离传感器得到的对感知系统的同时诊断和形状估计-CN201910371686.8在审
发明人：马科斯·保罗·杰拉尔多卡斯特罗;金尼什·简;布鲁诺·西利·贾尔斯科斯塔 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2019-05-06 - 公布日： 2019-11-15 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本公开提供了“从距离传感器得到的对感知系统的同时诊断和形状估计”。提供了用于基于传感器数据而估计对象的形状并确定感知系统中的故障或失效的存在的系统、方法和装置。本公开的一种方法包括：从距离传感器接收传感器数据；以及基于所述传感器数据而计算对象的当前形状重建。所述方法包括基于在先传感器数据而从存储器检索所述对象的在先形状重建。所述方法包括通过平衡所述当前形状重建的所得方差的函数和在所述当前形状重建与所述在先形状重建之间的相似性来计算所述当前形状重建的质量评分。
形状重建传感器数据距离传感器感知系统存储器检索方法和装置接收传感器计算对象形状估计方差诊断平衡

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