[發明專利]分類方法及系統在審
| 申請號： | 201810768505.0 | 申請日： | 2018-07-13 |
| 公開（公告）號： | CN109283924A | 公開（公告）日： | 2019-01-29 |
| 發明（設計）人： | L·O·賴安 | 申請（專利權）人： | 通用汽車環球科技運作有限責任公司 |
| 主分類號： | G05D1/02 | 分類號： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 中國專利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 劉茜;王麗輝 |
| 地址： | 美國密*** | 國省代碼： | 美國;US |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 處理器 分類對象 深度圖像 邊界框 機器學習模型 處理傳感器 傳感器數據 輔助控制 系統提供 元素分類 自主車輛 分類 投影 關聯 場景 輸出 | ||
1.一種對象分類方法，包括：
接收與車輛的環境相關聯的傳感器數據；
通過處理器處理所述傳感器數據，以確定場景內的元素；
通過所述處理器生成圍繞所述元素的邊界框；
通過所述處理器將所述元素的片段投影到所述邊界框上，以獲得深度圖像；并且
通過將所述深度圖像提供給機器學習模型并接收將所述元素分類為對象以便輔助控制所述自主車輛的分類輸出來分類所述對象。
2.根據權利要求1所述的方法，其中所述機器學習模型是人工神經網絡模型。
3.根據權利要求1所述的方法，其中內插深度圖像包括所述元素相對于所述邊界框的深度值。
4.根據權利要求1所述的方法，還包括基于預定義值，確定圍繞所述元素的邊界框。
5.根據權利要求1所述的方法，還包括基于所述元素的x坐標和y坐標的值，確定圍繞所述元素的所述邊界框。
6.根據權利要求1所述的方法，其中所述分類所述對象進一步基于與所述元素相關聯的高程值的直方圖。
7.根據權利要求1所述的方法，其中所述分類所述對象進一步基于與所述元素相關聯的長度值的直方圖。
8.根據權利要求1所述的方法，還包括確定所述元素的所述片段。
9.根據權利要求1所述的方法，其中所述深度圖像是包括內插值的內插深度圖像。
10.一種用于自主駕駛的系統，包括：
包括處理器的對象分類模塊，所述對象分類模塊配置為：
接收與車輛的環境相關聯的傳感器數據；
通過處理器處理所述傳感器數據，以確定場景內的元素；
通過所述處理器生成圍繞所述元素的邊界框；
通過所述處理器將所述元素的片段投影到所述邊界框上，以獲得深度圖像；并且
通過將所述深度圖像提供給機器學習模型并接收將所述元素分類為對象以便輔助控制所述自主車輛的分類輸出來分類所述對象。
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