使用雷达和摄像机用于横越交通应用的融合方法

    公开(公告)号:CN106054174B

    公开(公告)日:2018-10-09

    申请号:CN201610208535.7

    申请日:2016-04-06

    Inventor: S.曾 W.童

    Abstract: 公开了使用雷达和摄像机用于横越交通应用的融合方法,包括用于跟踪在主车辆后面横越的物体的方法和系统。为物体检测融合系统提供来自视觉系统和两个雷达传感器的目标数据。使用视觉系统数据识别和跟踪目标物体上的凸点。将视觉凸点与对应雷达点相关联,其中雷达点提供多普勒径向速度数据。对视觉凸点和雷达点进行融合计算,从而产生目标物体速度的准确估值,包括使用仅雷达点或常规视觉系统方法难以获得的横向分量。在后方横越交通规避(RCTA)系统中使用目标物体的位置和速度来触发警示或自动制动。

    用于增强车辆中基于传感器的检测的注意区域识别

    公开(公告)号:CN111753626A

    公开(公告)日:2020-10-09

    申请号:CN202010200569.8

    申请日:2020-03-20

    Abstract: 在基于传感器的检测中识别注意区域的系统和方法包括获得检测结果,该检测结果表示检测到一个或多个感兴趣对象的一个或多个检测区域。检测结果基于使用第一检测算法。该方法包括获得参考检测结果,该参考检测结果表示检测到一个或多个感兴趣对象的一个或多个参考检测区域。参考检测结果基于使用第二检测算法。该方法还包括将所述注意区域识别为所述一个或多个参考检测区域中不具有对应的一个或多个检测区域的那个参考检测区域。第一检测算法用于在注意区域中执行检测。

    在嵌入式平台上使用共享服务器支持多视觉流的架构和方法

    公开(公告)号:CN112306672A

    公开(公告)日:2021-02-02

    申请号:CN202010765230.2

    申请日:2020-08-03

    Abstract: 公开了一种在多处理器系统中用于处理多个感知流的方法。该方法包括:根据由预定策略确定的读取调度,从多个感知流中读取数据,每个感知流包括来自不同感知传感器的感知数据;为每个感知流分配唯一的标识标记;基于预定策略,将每个感知流及其唯一的标识标记写入服务器输入队列;以及使用服务器处理标记的感知流。该处理包括:从服务器输入队列中检索标记的感知流;应用处理算法来处理检索到的标记感知流;以及将已处理的感知流输出到服务器输出队列。该方法还包括从服务器输出队列中检索已处理的感知流,并基于与检索到的已处理的感知流相关联的标记将每个检索到的已处理的感知流分配到适当的后处理目的地。

    在嵌入式平台上使用共享服务器支持多视觉流的架构和方法

    公开(公告)号:CN112306672B

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202010765230.2

    申请日:2020-08-03

    Abstract: 公开了一种在多处理器系统中用于处理多个感知流的方法。该方法包括:根据由预定策略确定的读取调度,从多个感知流中读取数据,每个感知流包括来自不同感知传感器的感知数据;为每个感知流分配唯一的标识标记;基于预定策略,将每个感知流及其唯一的标识标记写入服务器输入队列;以及使用服务器处理标记的感知流。该处理包括:从服务器输入队列中检索标记的感知流;应用处理算法来处理检索到的标记感知流;以及将已处理的感知流输出到服务器输出队列。该方法还包括从服务器输出队列中检索已处理的感知流,并基于与检索到的已处理的感知流相关联的标记将每个检索到的已处理的感知流分配到适当的后处理目的地。

    用于增强车辆中基于传感器的检测的注意区域识别

    公开(公告)号:CN111753626B

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202010200569.8

    申请日:2020-03-20

    Abstract: 在基于传感器的检测中识别注意区域的系统和方法包括获得检测结果,该检测结果表示检测到一个或多个感兴趣对象的一个或多个检测区域。检测结果基于使用第一检测算法。该方法包括获得参考检测结果,该参考检测结果表示检测到一个或多个感兴趣对象的一个或多个参考检测区域。参考检测结果基于使用第二检测算法。该方法还包括将所述注意区域识别为所述一个或多个参考检测区域中不具有对应的一个或多个检测区域的那个参考检测区域。第一检测算法用于在注意区域中执行检测。

    用于安全和定制应用的多模态乘员座位映射

    公开(公告)号:CN115703420A

    公开(公告)日:2023-02-17

    申请号:CN202210539543.5

    申请日:2022-05-17

    Abstract: 根据示例性实施例,提供了一种系统,该系统包括一个或多个第一传感器、一个或多个第二传感器和处理器。所述一个或多个第一传感器具有第一传感器模态,其被配置成获得与车辆的一个或多个座位的占用状态有关的第一传感器数据。所述一个或多个第二传感器具有不同于第一传感器模态的第二传感器模态,其被配置成获得与车辆的一个或多个座位的占用状态有关的第二传感器数据。处理器联接到所述一个或多个第一传感器和所述一个或多个第二传感器,并被配置成至少基于第一传感器数据和第二传感器数据的融合来促使确定车辆的一个或多个座位的占用状态。

    用于车辆的姿势识别系统
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114758312A

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN202111464429.2

    申请日:2021-12-03

    Abstract: 一种车辆包括支撑至少一个摄像机的车身。该至少一个摄像机被定位成收集车辆外部物体的图像。该车辆还包括可选择性操作的车辆系统和可操作地连接到至少一个摄像机和可选择性操作的车辆系统的控制器。控制器包括姿势识别系统,该姿势识别系统可操作为处理由至少一个摄像机收集的由与车辆相关联的人做出的姿势,并激活与该姿势相关联的可选择性操作的车辆系统。

    对黑盒对象检测算法的对抗攻击

    公开(公告)号:CN111753868A

    公开(公告)日:2020-10-09

    申请号:CN202010194023.6

    申请日:2020-03-19

    Abstract: 公开一种对传感器的黑盒对象检测算法产生对抗攻击的系统和方法,包括从黑盒对象检测算法获得初始训练数据集。黑盒对象检测算法对初始输入数据执行对象检测,以提供黑盒对象检测算法输出,该黑盒对象检测算法输出提供初始训练数据集。用初始训练数据集训练替代模型,使得替代模型的输出对组成初始训练数据集的黑盒对象检测算法输出进行复制。黑盒对象检测算法的操作细节是未知的,替代模型的操作细节是已知的。替代模型用于执行对抗攻击。对抗攻击是指识别使得黑盒对象检测算法无法执行精确检测的对抗输入数据。

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