Ein Bild kann in tiefes neuronales Netzwerk eingegeben werden, um einen Punkt in dem Bild basierend auf einem Mittelpunkt einer Gaul schen Heatmap, die einem in dem Bild beinhalteten Objekt entspricht, zu bestimmen. Das tiefe neuronale Netzwerk kann einen Objektdeskriptor bestimmen, der dem Objekt entspricht, und den Objektdeskriptor in einen Objektvektor einbeziehen, der an den Punkt angebracht ist. Das tiefe neuronale Netzwerk kann Objektparameter bestimmen, die einen dreidimensionalen Standort des Objektes in globalen Koordinaten und vorhergesagte Pixelversätze des Objekts beinhalten. Die Objektparameter können in dem Objektvektor beinhaltet sein und das tiefe neuronale Netzwerk kann einen zukünftigen Standort des Objektes in globalen Koordinaten basierend auf dem Punkt und dem Obj ektvektor vorhersagen.

    An image can be input to a deep neural network to determine a point in the image based on a center of a Gaussian heatmap corresponding to an object included in the image. The deep neural network can determine an object descriptor corresponding to the object and include the object descriptor in an object vector attached to the point. The deep neural network can determine object parameters including a three-dimensional location of the object in global coordinates and predicted pixel offsets of the object. The object parameters can be included in the object vector, and the deep neural network can predict a future location of the object in global coordinates based on the point and the object vector.


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    Titel :

    DREIDIMENSIONALE OBJEKTDETEKTION


    Beteiligte:

    Erscheinungsdatum :

    15.06.2023


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Deutsch


    Klassifikation :

    IPC:    G06V / B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion



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