[發明專利]使用用于機器學習模型的地面實況數據的自動標注在審
| 申請號： | 202210384953.7 | 申請日： | 2022-04-13 |
| 公開（公告）號： | CN115393581A | 公開（公告）日： | 2022-11-25 |
| 發明（設計）人： | G·霍羅威茨;梅克納·梅農;朱伶;格雷戈里·P·林可夫斯基 | 申請（專利權）人： | 福特全球技術公司 |
| 主分類號： | G06V10/26 | 分類號： | G06V10/26;G06V10/764;G06V10/82;G06T3/00;G06T7/155;G06T7/73;G06T7/194;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京連和連知識產權代理有限公司 11278 | 代理人： | 劉小峰;陳黎明 |
| 地址： | 美國密歇根*** | 國省代碼： | 暫無信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 使用 用于 機器 學習 模型 地面 實況 數據 自動 標注 | ||
1.一種方法，其包括：
捕獲與包括對象的圖像相關聯的數據；
獲取與所述對象相關聯的輸入數據；
估計所述圖像的幀內的多個點，其中所述多個點構成用于圍繞所述對象的3D邊界；
將所述多個點變換為兩個或更多個2D點；
使用所述兩個或更多個2D點來構造包封所述對象的邊界框；
使用形態學技術來創建所述對象的分割掩模；以及
基于所述分割掩模來執行標注。
2.如權利要求1所述的方法，其中所述輸入數據包括對象尺寸數據、相機校準數據或時間同步的地面實況數據。
3.如權利要求1所述的方法，其中估計所述多個點包括計算所述多個點中的每一個的3D坐標。
4.如權利要求1所述的方法，其中將所述多個點變換為兩個或更多個2D點包括將所述多個點中的每一個的3D坐標轉換為所述圖像的平面中的2D坐標。
5.如權利要求1所述的方法，其中創建所述對象的分割掩模包括背景減法、形態分析和邊界框限制中的至少一者。
6.如權利要求1所述的方法，其還包括執行對象位置驗證和包含物檢查。
7.如權利要求1所述的方法，其中所述多個點等于世界坐標系中的八個3D邊界立方體點。
8.如權利要求7所述的方法，其中將所述多個點變換為兩個或更多個2D點包括將八個3D邊界立方體點下采樣為限定2D邊界框的四個點。
9.如權利要求8所述的方法，其中將所述八個3D邊界立方體點下采樣為限定2D邊界框的四個點包括選擇與所述八個3D邊界立方體點的兩點行和列格式相關聯的最小值和最大值。
10.一種裝置，所述裝置包括耦合到存儲裝置的處理電路，所述處理電路被配置為：
捕獲與包括對象的圖像相關聯的數據；
獲取與所述對象相關聯的輸入數據；
估計所述圖像的幀內的多個點，其中所述多個點構成用于圍繞所述對象的3D邊界；
將所述多個點變換為兩個或更多個2D點；
使用所述兩個或更多個2D點來構造包封所述對象的邊界框；
使用形態學技術來創建所述對象的分割掩模；以及
基于所述分割掩模來執行標注。
11.如權利要求10所述的裝置，其中所述輸入數據包括對象尺寸數據、相機校準數據或時間同步的地面實況數據。
12.如權利要求10所述的裝置，其中估計所述多個點包括計算所述多個點中的每一個的3D坐標。
13.如權利要求10所述的裝置，其中將所述多個點變換為兩個或更多個2D點包括將所述多個點中的每一個的3D坐標轉換為所述圖像的平面中的2D坐標。
14.如權利要求10所述的裝置，其中創建所述對象的分割掩模包括背景減法、形態分析和邊界框限制中的至少一者。
15.如權利要求10所述的裝置，其中所述處理電路還被配置為執行對象位置驗證和包含物檢查。
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