[發明專利]使用端到端學習進行的拖車角度檢測

在審

• 申請號: 202010137041.0
• 申請日: 2020-03-02
• 公開（公告）號: CN111666964A
• 公開（公告）日: 2020-09-15
• 發明（設計）人: 維賈伊·納加薩米
• 申請（專利權）人: 福特全球技術公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/00;G06N3/08;B60R1/00;G06N3/04
• 代理公司: 北京連和連知識產權代理有限公司 11278
• 代理人: 張濤

1.一種用于訓練基于圖像的拖車識別系統的方法，所述方法包括：

在視野中捕獲多個捕獲的圖像；

在所述捕獲的圖像中的每一個中識別與車輛相連的拖車的檢測到的拖車角度；

將所述捕獲的圖像和對應的拖車角度與包括多個示教拖車角度的預定圖像集進行比較；

識別所述示教拖車角度中的未包括在所述捕獲的圖像中的至少一個所需拖車角度；

基于所述捕獲的圖像生成模擬的角度圖像，其中所述模擬的圖像包括對所述拖車與所述車輛以未包括在所述捕獲的圖像中的所述至少一個所需角度相連的描繪；以及

將所述模擬的角度圖像提供給所述識別系統以進行訓練。

2.根據權利要求1所述的方法，其中通過經由特征提取技術對所述圖像數據進行數字處理來確定對所述檢測到的拖車角度的所述識別。

3.根據權利要求2所述的方法，其中所述特征提取技術包括線檢測中的至少一者。

4.根據權利要求1所述的方法，其中所述識別系統包括神經網絡。

5.根據權利要求1-4中任一項所述的方法，其中所述多個示教拖車角度包括用于識別的拖車角度范圍。

6.根據權利要求5所述的方法，其中所述多個示教拖車角度包括在所述拖車角度范圍內的每個拖車角度之間的增量。

7.根據權利要求1所述的方法，其還包括：

在所述捕獲的圖像中檢測光照狀況并將所述光照狀況與用于訓練所述識別系統的所需光照狀況進行比較。

8.根據權利要求7所述的方法，其還包括：

響應于所述捕獲的圖像的所述光照狀況不同于所述所需光照狀況，調整所述捕獲的圖像中的至少一個的所述光照以生成模擬的光照圖像。

9.根據權利要求8所述的方法，其還包括：

將所述模擬的光照圖像提供給所述識別系統以進行訓練。

10.根據權利要求1所述的方法，其中由多個車輛捕獲所述圖像數據，每個車輛被配置為在所述視野中捕獲所述圖像。

11.根據權利要求10所述的方法，其還包括：

存儲來自所述多個車輛的所述捕獲的圖像并編譯所述捕獲的圖像以比較所述捕獲的圖像。

12.一種用于訓練神經網絡的系統，所述系統包括：

至少一個成像裝置，所述至少一個成像裝置被配置為捕獲與車輛相連的拖車的多個捕獲的圖像；

圖像處理設備，所述圖像處理設備被配置為：

基于圖像處理例程從所述捕獲的圖像中的每一個中識別檢測到的拖車角度；

將所述捕獲的圖像和對應的檢測到的拖車角度與包括多個示教拖車角度的預定圖像集進行比較；

識別所述示教拖車角度中的未包括在所述捕獲的圖像中的至少一個所需拖車角度；

基于所述捕獲的圖像生成模擬的角度圖像；以及

將所述模擬的角度圖像提供給所述神經網絡以進行訓練。

13.根據權利要求12所述的系統，其中所述模擬的角度圖像包括對所述拖車與所述車輛以未包括在所述捕獲的圖像中的所述至少一個所需角度相連的描繪。

14.根據權利要求12所述的系統，其中所述圖像處理例程包括數字圖像處理技術，所述數字圖像處理技術包括特征提取技術。

15.根據權利要求14所述的系統，其中所述特征提取技術包括線檢測中的至少一者。