ニューラル・ネットワークが、駐車スペースを定義する画像における領域を正確に描写するスキューされたポリゴンのコーナー・ポイントを判定する(たとえば、アンカ・ボックス・コーナー・ポイントへの変位値として)ために使用され得る。さらに、ニューラル・ネットワークは、アンカ・ボックスのコーナー・ポイントが駐車スポットへの入口に対応する可能性を予測する信頼度値を出力することができる。信頼度値は、駐車スポットへの入口を定義するために、アンカ・ボックス及び/又はスキューされたポリゴンのコーナー・ポイントのサブセットを選択するために使用され得る。CNN及び駐車スポットのグラウンド・トゥルース・コーナー・ポイントを使用して予測されたスキューされたポリゴンのコーナー・ポイントの間の最小総距離は、アンカ・ボックスはトレーニングのための陽性サンプルとして使用されるべきかどうかに関する判定を単純化するために使用され得る。

    A neural network may be used to determine corner points of a skewed polygon (e.g., as displacement values to anchor box corner points) that accurately delineate a region in an image that defines a parking space. Further, the neural network may output confidence values predicting likelihoods that corner points of an anchor box correspond to an entrance to the parking spot. The confidence values may be used to select a subset of the corner points of the anchor box and/or skewed polygon in order to define the entrance to the parking spot. A minimum aggregate distance between corner points of a skewed polygon predicted using the CNN(s) and ground truth corner points of a parking spot may be used simplify a determination as to whether an anchor box should be used as a positive sample for training.


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    Titel :

    駐車スペース検出に適したスキューされたポリゴンを使用した物体検出


    Erscheinungsdatum :

    2022-04-26


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Japanisch


    Klassifikation :

    IPC:    G06T Bilddatenverarbeitung oder Bilddatenerzeugung allgemein , IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL / G06V / G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS