JP7185419B2 - 車両のための、対象物を分類するための方法および装置 - Google Patents
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Description
105 装置
110 対象物
115 カメラ画像
120 属性分類器
125 周辺検出装置
130 固有分類器
132 トレーニング装置
135 対象物
140 ドライブアシストシステム
145 別の対象物
150 別のカメラ画像
200 車両モデル
205 対象物例
210 対象物特徴
215 メモリ書き込み
220 アプリケーション
300 方法
305 分類するステップ
310 抽出するステップ
315 作成するステップ
320 算出するステップ
325 メモリするステップ
400 検出するブロック
405 立証するブロック
410 外観に基づく方法
415 生成するステップ
420 組み合わせるステップ
425 不一致に基づく方法
430 運動に基づく方法
435 妥当化するステップ
440 時間積分するステップ
445 別の立証するステップ
450 トレーニングするステップ
455 妥当性問い合わせ
Claims (10)
- 車両(100)のための、対象物(110)を分類するための方法(300)であって、
車両(100)の周辺検出装置(125)を使用して、対象物(110)のカメラ画像(115)を読み取るステップ(320)と、
属性分類器(120)を使用してカメラ画像(115)から対象物(110)を分類するステップ(305)であって、属性分類器(120)は多数の対象物例(205)を用いて予めオフライントレーニングで学習されている少なくとも1つの学習された車両モデル(200)を含んでいるステップ(305)と、
パラメータ化されたモデルおよび/またはテンプレートがカメラ画像(115)と比較されるステップ(435)と、
前記カメラ画像(115)から、前記対象物(110)に割り当てられた少なくとも1つの固有の対象物特徴(210)を抽出するステップ(310)と、
前記固有の対象物特徴(210)を使用して固有分類器(130)を作成するステップ(315)と、
を有している、車両(100)のための、対象物(110)を分類するための方法(300)において、
固有分類器(130)は、オンライントレーニングされる、
ことを特徴とする、車両(100)のための、対象物(110)を分類するための方法(300)。 - 前記分類するステップ(305)で、前記属性分類器(120)および前記固有分類器(130)を使用して別のカメラ画像(150)から別の対象物(145)を分類し、前記抽出するステップ(310)で、前記別の対象物(145)に割り当てられた少なくとも1つの別の固有の対象物特徴(210)を前記別のカメラ画像(150)から抽出し、前記作成するステップ(315)で、前記固有分類器(130)を前記別の固有の対象物特徴(210)を使用して適合させる、請求項1に記載の方法(300)。
- 前記作成するステップ(315)で、前記固有分類器(130)を環状記憶装置にメモリする、請求項1または2に記載の方法(300)。
- 周辺検出装置(125)を使用して前記カメラ画像(115)を算出するステップ(320)を有している、請求項1~3のいずれか一項に記載の方法(300)。
- 前記分類するステップ(305)で、前記対象物(110)の分類に関する分類精度が閾値を下回ると、前記カメラ画像(115)をメモリするステップ(325)を有している、請求項1~4のいずれか一項に記載の方法(300)。
- 前記メモリするステップ(325)で、対象物識別装置の外部に配置されたトレーニング装置(132)に前記カメラ画像(115)を送信する、請求項5に記載の方法(300)。
- 前記パラメータ化されたモデルおよび/またはテンプレートは、対象物(110)の3D格子型モデルであることを特徴とする、請求項1~6のいずれか一項に記載の方法(300)。
- 請求項1~7のいずれか一項に記載の前記方法(300)のステップを実行するために設計された装置(105)。
- 請求項1~7までのいずれか一項に記載の方法(300)を実行させるためのコンピュータプログラム。
- 請求項9に記載のコンピュータプログラムがメモリされている、機械読み取り可能な記憶媒体。
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