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MACHINE LEARNING FRAMEWORK FOR VISUAL TRACKING

机译:视觉跟踪的机器学习框架

摘要

A method of analyzing autonomous vehicle data comprising recording a video of a vehicle environment utilizing one or more vehicle cameras, identifying corner points of objects in the video, identifying a forward-tracked location of one or more corner points in each frame from an earlier frame to a later frame of the recorded video played in forward, identifying a reverse-tracked location of one or more corner points in each frame from the later frame to the earlier frame of the recorded video played in reverse, comparing the forward-tracked location of the earlier frame and reverse-tracked location of the later frame, and adjusting a descriptor defining characteristics of one or more pixels of the corner point in response the comparison indicating an error rate exceeding a threshold.
机译:一种分析自主车辆数据的方法,包括:使用一个或多个车载摄像机记录车辆环境的视频;识别视频中对象的拐角点;从较早的帧中识别每个帧中一个或多个拐角点的前向位置到正向播放的录制视频的下一帧,确定从反向播放的录制视频的下一帧到较早帧的每一帧中一个或多个角点的反向跟踪位置,比较较早的帧和较晚的帧的反向跟踪的位置,并响应于表示错误率超过阈值的比较而调整定义角点的一个或多个像素的特征的描述符。

著录项

  • 公开/公告号US2020160550A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-05-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 DENSO INTERNATIONAL AMERICA INC.;

    申请/专利号US201816192137

  • 发明设计人 SHAWN HUNT;

    申请日2018-11-15

  • 分类号G06T7/70;G06K9;G06K9/46;G05D1/02;G06F15/18;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:22:56

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