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Artificial neural network for lane feature classification and localization

机译:人工神经网络用于车道特征分类和定位

摘要

Systems and method are provided for controlling a vehicle. In one embodiment, a method of controlling a vehicle, includes receiving, via at least one processor, image data from each of plural cameras mounted on the vehicle. The method includes assembling, via the at least one processor, the image data from each of the plural cameras to form assembled image data. The method includes classifying and localizing lane features using an artificial neural network based on the assembled image data, to produce classified and localized lane data. The method includes performing, via the at least one processor, a data fusion process based on the classified and localized lane data, thereby producing fused lane feature data. The method includes controlling, via the at least one processor, the vehicle based, in part, on the fused lane feature data.
机译:提供了用于控制车辆的系统和方法。在一个实施例中,一种控制车辆的方法,包括经由至少一个处理器从安装在车辆上的多个照相机中的每一个接收图像数据。该方法包括经由至少一个处理器组装来自多个相机中的每一个的图像数据以形成组装的图像数据。该方法包括基于组装的图像数据使用人工神经网络对车道特征进行分类和定位,以产生分类和定位的车道数据。该方法包括经由至少一个处理器基于分类和本地化的车道数据执行数据融合处理,从而产生融合的车道特征数据。该方法包括部分地基于融合车道特征数据经由至少一个处理器来控制车辆。

著录项

  • 公开/公告号US10528824B2

    专利类型

  • 公开/公告日2020-01-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GM GLOBAL TECHNOLOGY OPERATIONS LLC;

    申请/专利号US201715837276

  • 发明设计人 GUANGYU J. ZOU;

    申请日2017-12-11

  • 分类号G06K9;G05D1/02;G06N3/08;B60W30/12;G06K9/62;G08G1/16;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:19:04

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