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公开(公告)号：CN107024215A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201710046746.X
申请日：2017-01-22
申请人： 福特全球技术公司
CPC分类号： B60W40/04 , B60W30/08 , B60W30/0953 , B60W30/0956 , B60W50/0097 , B60W2050/0089 , B60W2550/10 , B60W2550/30 , G05D1/024 , G05D1/0246 , G05D1/0257 , G05D1/027 , G05D1/0274 , G01C21/30 , G01C21/3415 , G01C21/3492
摘要： 本发明涉及用于追踪动态环境内的对象以改进定位的方法、系统和计算机程序产品。感测设备被用于收集关于车辆环境的数据。在传感器数据已经劣化——例如数据表明车道标线已经劣化、模糊或不存在——的情况下，车辆计算机系统利用先前检测到的传感器数据来估算移动对象的行驶速度和方向。计算机系统然后基于移动对象的估算速度和估算方向来估算移动对象在指定时间段之后的位置。计算机系统利用该信息来定位动态环境内的车辆并且控制车辆的配置。
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公开(公告)号：CN107024215B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201710046746.X
申请日：2017-01-22
申请人： 福特全球技术公司
摘要： 本发明涉及用于追踪动态环境内的对象以改进定位的方法、系统和计算机程序产品。感测设备被用于收集关于车辆环境的数据。在传感器数据已经劣化——例如数据表明车道标线已经劣化、模糊或不存在——的情况下，车辆计算机系统利用先前检测到的传感器数据来估算移动对象的行驶速度和方向。计算机系统然后基于移动对象的估算速度和估算方向来估算移动对象在指定时间段之后的位置。计算机系统利用该信息来定位动态环境内的车辆并且控制车辆的配置。
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公开(公告)号：CN107220582B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201710155144.8
申请日：2017-03-15
申请人： 福特全球技术公司
发明人： 斯科特·文森特·迈尔斯 , 谢恩·埃尔沃特 , 沃尔特·约瑟夫·塔拉蒙蒂 , 乔恩·托马斯·马伦 , 扎卡里·大卫·纳尔逊 , 托里·史密斯 , 比布拉杰德·哈尔德 , 韩正圭
摘要： 本发明扩展到用于将人识别为车辆的驾驶员的方法、系统和计算机程序产品。方面包括使用车载传感器增加使用其他机构最初确定的驾驶员识别的准确度。因此，可以利用至少两种不同类型的感觉装置来收集数据以为了识别驾驶员。在驾驶员进入车辆之前，处理从第一传感器(例如，钥匙扣)收集的数据以基于学习的特征模式(比如驾驶员的步态)来识别驾驶员。处理从第二传感器(例如，在车载面部或语音识别系统中)收集的数据以确认驾驶员。该确认基于生物计量数据和学习的特征模式。来自第二传感器的数据被提供回第一传感器以确认驾驶员身份。
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公开(公告)号：CN107220582A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710155144.8
申请日：2017-03-15
申请人： 福特全球技术公司
发明人： 斯科特·文森特·迈尔斯 , 谢恩·埃尔沃特 , 沃尔特·约瑟夫·塔拉蒙蒂 , 乔恩·托马斯·马伦 , 扎卡里·大卫·纳尔逊 , 托里·史密斯 , 比布拉杰德·哈尔德 , 韩正圭
CPC分类号： B60R16/037 , H04L43/16 , H04W4/48 , H04W4/70 , G06K9/00892 , B60R16/02
摘要： 本发明扩展到用于将人识别为车辆的驾驶员的方法、系统和计算机程序产品。方面包括使用车载传感器增加使用其他机构最初确定的驾驶员识别的准确度。因此，可以利用至少两种不同类型的感觉装置来收集数据以为了识别驾驶员。在驾驶员进入车辆之前，处理从第一传感器(例如，钥匙扣)收集的数据以基于学习的特征模式(比如驾驶员的步态)来识别驾驶员。处理从第二传感器(例如，在车载面部或语音识别系统中)收集的数据以确认驾驶员。该确认基于生物计量数据和学习的特征模式。来自第二传感器的数据被提供回第一传感器以确认驾驶员身份。
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