Отслеживание объектов путем обучения без контроля - RU2017143389A
Код документа: RU2017143389A
Формула
1. Способ, содержащий этапы, на которых
определяют объект на основании первого множества точек трехмерных данных путем определения первой прямоугольной границы с центром на объекте на основании совместных вероятностей;
определяют объект во втором множестве точек трехмерных данных путем определения второй прямоугольной границы с центром на объекте на основании первой прямоугольной границы и совместных вероятностей; и
управляют транспортным средством на основании объекта.
2. Способ по п. 1, в котором точки трехмерных данных определяют посредством лидара.
3. Способ по п. 1, в котором определение объекта включает в себя этап, на котором определяют местоположение, положение и размер первой прямоугольной границы и второй прямоугольной границы.
4. Способ по п. 1, в котором определение объекта включает в себя этап, на котором сравнивают первые точки трехмерных данных с ранее полученными точками трехмерных данных для определения точек данных объекта и точек данных фона.
5. Способ по п. 4, в котором первую прямоугольную границу и вторую прямоугольную границу определяют путем максимизации совместных вероятностей точек данных объекта относительно точек данных фона.
6. Способ по п. 5, в котором максимизация совместных вероятностей определяет сетку 3×3 с центром на точках данных объекта, причем центральная ячейка сетки 3×3 включает в себя одну или более точек данных объекта и не включает в себя точки данных фона.
7. Способ по п. 6, в котором первую прямоугольную границу определяют как центральную ячейку решетки 3×3 и используют как начальную точку для определения второй прямоугольной границы на основании совместных вероятностей.
8. Способ по п. 7, в котором совместные вероятности представляют собой байесовские вероятности, при этом вероятность того, что точка данных объекта принадлежит объекту, обусловлена вероятностью того, что точка данных объекта принадлежала объекту на предыдущем временном этапе.
9. Способ по п. 8, в котором совместные вероятности определяют путем максимизации натуральных логарифмов совместных вероятностей.
10. Способ по п. 9, в котором совместные вероятности максимизируют путем определения градиентов натуральных логарифмов каждой из совместных вероятностей.
11. Устройство, содержащее
процессор;
память, причем память хранит инструкции, выполняемые процессором, для:
определения объекта на основании первого множества точек трехмерных данных путем определения первой прямоугольной границы с центром на объекте на основании совместных вероятностей;
определения объекта во втором множестве точек трехмерных данных путем определения второй прямоугольной границы с центром на объекте на основании первой прямоугольной границы и совместных вероятностей; и
управления транспортным средством на основании объекта.
12. Устройство по п. 11, в котором точки трехмерных данных определяются посредством лидара.
13. Устройство по п. 11, в котором определение объекта включает в себя определение местоположения, положения и размера первой прямоугольной границы и второй прямоугольной границы.
14. Устройство по п. 11, в котором определение объекта включает в себя сравнение первых точек трехмерных данных с ранее полученными точками трехмерных данных для определения точек данных объекта и точек данных фона.
15. Устройство по п. 14, в котором первая прямоугольная граница и вторая прямоугольная граница определяются путем максимизации совместных вероятностей точек данных объекта относительно точек данных фона.
16. Устройство по п. 15, в котором максимизация совместных вероятностей определяет сетку 3×3 с центром на точках данных объекта, причем центральная ячейка сетки 3×3 включает в себя одну или более точек данных объекта и не включает в себя точки данных фона.
17. Устройство по п. 16, в котором первая прямоугольная граница определяется как центральная ячейка решетки 3×3 и используется как начальная точка для определения второй прямоугольной границы на основании совместных вероятностей.
18. Устройство по п. 17, в котором совместные вероятности представляют собой байесовские вероятности, причём вероятность того, что точка данных объекта принадлежит объекту, обусловлена вероятностью того, что точка данных объекта принадлежала объекту на предыдущем временном этапе.
19. Устройство по п. 18, в котором совместные вероятности определяются путем максимизации натуральных логарифмов совместных вероятностей.
20. Устройство по п. 19, в котором совместные вероятности максимизируются путем определения градиентов натуральных логарифмов каждой из совместных вероятностей.
