[go: up one dir, main page]

RU2017121567A - Аппарат и способы обнаружения полос движения - Google Patents

Аппарат и способы обнаружения полос движения Download PDF

Info

Publication number
RU2017121567A
RU2017121567A RU2017121567A RU2017121567A RU2017121567A RU 2017121567 A RU2017121567 A RU 2017121567A RU 2017121567 A RU2017121567 A RU 2017121567A RU 2017121567 A RU2017121567 A RU 2017121567A RU 2017121567 A RU2017121567 A RU 2017121567A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
vehicle
lane
bird
eye view
Prior art date
Application number
RU2017121567A
Other languages
English (en)
Inventor
Александру Михай ГУРГХИАН
Теджасви КОДУРИ
МУРАЛИ Видия НАРИЯМБУТ
Кайл Дж. КЭРИ
Original Assignee
ФОРД ГЛОУБАЛ ТЕКНОЛОДЖИЗ, ЭлЭлСи
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ФОРД ГЛОУБАЛ ТЕКНОЛОДЖИЗ, ЭлЭлСи filed Critical ФОРД ГЛОУБАЛ ТЕКНОЛОДЖИЗ, ЭлЭлСи
Publication of RU2017121567A publication Critical patent/RU2017121567A/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/82—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using neural networks
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/10—Path keeping
    • B60W30/12—Lane keeping
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/0464—Convolutional networks [CNN, ConvNet]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G06N3/09—Supervised learning
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/167—Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R2300/00—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle
    • B60R2300/30—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by the type of image processing
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R2300/00—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle
    • B60R2300/30—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by the type of image processing
    • B60R2300/303—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by the type of image processing using joined images, e.g. multiple camera images
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R2300/00—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle
    • B60R2300/30—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by the type of image processing
    • B60R2300/304—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by the type of image processing using merged images, e.g. merging camera image with stored images
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R2300/00—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle
    • B60R2300/60—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by monitoring and displaying vehicle exterior scenes from a transformed perspective
    • B60R2300/607—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by monitoring and displaying vehicle exterior scenes from a transformed perspective from a bird's eye viewpoint
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R2300/00—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle
    • B60R2300/80—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by the intended use of the viewing arrangement
    • B60R2300/804—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by the intended use of the viewing arrangement for lane monitoring
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403—Image sensing, e.g. optical camera
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2720/00—Output or target parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2720/24—Direction of travel
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/18—Image warping, e.g. rearranging pixels individually

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Claims (30)

1. Способ, содержащий этапы, на которых:
принимают изображение от передней камеры транспортного средства;
применяют, используя один или более процессоров, геометрическое преобразование к изображению для создания вида с высоты птичьего полета изображения; и
анализируют, используя один или более процессоров, вид с высоты птичьего полета изображения с использованием нейронной сети, предварительно обученной с использованием изображений с боковых камер транспортного средства, определять положение на полосе движения, связанное с видом с высоты птичьего полета изображения.
2. Способ по п. 1, в котором геометрическое преобразование преобразует принятое изображение из первой плоскости во вторую плоскость.
3. Способ по п. 1, в котором геометрическое преобразование преобразует принятое изображение из вертикальной плоскости в горизонтальную плоскость.
4. Способ по п. 1, в котором геометрическое преобразование представляет собой аффинное преобразование.
5. Способ по п. 1, в котором анализ вида с высоты птичьего полета изображения включает в себя этап, на котором идентифицируют по меньшей мере один элемент разметки границы полосы движения в пределах вида с высоты птичьего полета изображения.
6. Способ по п. 5, в котором идентификация по меньшей мере одного элемента разметки границы полосы движения включает в себя этап, на котором идентифицируют по меньшей мере одну из сплошной границы полосы движения, прерывистой границы полосы движения и пунктирной границы полосы движения.
7. Способ по п. 1, в котором анализ вида с высоты птичьего полета изображения включает в себя этап, на котором разделяют вид с высоты птичьего полета изображения на множество сегментов.
8. Способ по п. 7, в котором анализ вида с высоты птичьего полета изображения включает в себя этап, на котором анализируют каждый из множества сегментов для определения элемента разметки границы полосы движения в пределах каждого из множества сегментов.
9. Способ по п. 8, в котором анализ каждого из множества сегментов включает в себя этап, на котором используют нейронную сеть, предварительно обученную с использованием изображений с боковых камер транспортного средства, идентифицировать элемент разметки границы полосы движения в пределах каждого из множества сегментов.
10. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором определяют, требуется ли действие транспортного средства, на основе положения на полосе движения, связанного с видом с высоты птичьего полета изображения.
11. Способ по п. 10, в котором действие транспортного средства включает в себя передачу предупреждения водителю транспортного средства.
12. Способ по п. 10, в котором действие транспортного средства включает в себя приведение в действие по меньшей мере одного исполнительного механизма управления транспортным средством для направления транспортного средства в другое положение на полосе движения.
13. Способ по п. 1, причем способ реализуют в автономном транспортном средстве.
14. Способ, содержащий этапы, на которых:
принимают изображение от передней камеры транспортного средства;
применяют, используя один или более процессоров, геометрическое преобразование к изображению для создания вида с высоты птичьего полета изображения;
разделяют вид с высоты птичьего полета изображения на множество сегментов; и
анализируют, используя один или более процессоров, множество сегментов с использованием нейронной сети для определения положения на полосе движения, связанного с видом с высоты птичьего полета изображения, причем нейронная сеть предварительно обучена с использованием изображений с боковых камер транспортного средства.
15. Способ по п. 14, в котором анализ множества сегментов включает в себя этап, на котором определяют элемент разметки границы полосы движения в пределах каждого из множества сегментов.
16. Способ по п. 15, в котором анализ множества сегментов включает в себя этап, на котором определяют положение транспортного средства в пределах полосы движения проезжей части.
17. Способ по п. 16, дополнительно содержащий этап, на котором определяют, требуется ли действие транспортного средства, на основе положения транспортного средства на полосе движения.
18. Аппарат, содержащий:
переднюю камеру, прикрепленную к транспортному средству, причем передняя камера выполнена с возможностью захвата изображений, представляющих собой сцены впереди транспортного средства;
модуль геометрического преобразования, выполненный с возможностью приема изображения от передней камеры и создания вида с высоты птичьего полета изображения; и
модуль анализа изображений, выполненный с возможностью анализа вида с высоты птичьего полета изображения для определения положения на полосе движения, связанного с изображением, причем модуль анализа изображений использует нейронную сеть, предварительно обученную с использованием изображений с боковых камер транспортного средства.
19. Аппарат по п. 18, дополнительно содержащий модуль положения на полосе движения, выполненный с возможностью определения, требуется ли действие транспортного средства, на основе положения на полосе движения, связанного с видом с высоты птичьего полета изображения.
20. Аппарат по п. 18, дополнительно содержащий по меньшей мере один исполнительный механизм управления транспортным средством, выполненный с возможностью направления транспортного средства в другое положение на полосе движения на основе положения на полосе движения, связанного с видом с высоты птичьего полета изображения.
RU2017121567A 2016-06-24 2017-06-20 Аппарат и способы обнаружения полос движения RU2017121567A (ru)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201662354583P 2016-06-24 2016-06-24
US62/354,583 2016-06-24
US15/362,521 2016-11-28
US15/362,521 US10336326B2 (en) 2016-06-24 2016-11-28 Lane detection systems and methods

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2017121567A true RU2017121567A (ru) 2018-12-20

Family

ID=59523504

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017121567A RU2017121567A (ru) 2016-06-24 2017-06-20 Аппарат и способы обнаружения полос движения

Country Status (6)

Country Link
US (1) US10336326B2 (ru)
CN (1) CN107545232B (ru)
DE (1) DE102017113572A1 (ru)
GB (1) GB2554120A (ru)
MX (1) MX2017008509A (ru)
RU (1) RU2017121567A (ru)

Families Citing this family (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102628654B1 (ko) * 2016-11-07 2024-01-24 삼성전자주식회사 차선을 표시하는 방법 및 장치
JP7011472B2 (ja) * 2018-01-15 2022-01-26 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理方法
CN108876707B (zh) * 2018-05-25 2022-09-23 北京市商汤科技开发有限公司 鸟瞰图生成及神经网络训练方法、装置、存储介质、设备
JP7343531B2 (ja) 2018-07-10 2023-09-12 レール ビジョン リミテッド レールセグメント化に基づいて、鉄道障害物を検出するための方法およびシステム
FR3084631B1 (fr) * 2018-07-31 2021-01-08 Valeo Schalter & Sensoren Gmbh Assistance a la conduite pour le controle longitudinal et/ou lateral d'un vehicule automobile
CN110160542B (zh) * 2018-08-20 2022-12-20 腾讯科技（深圳）有限公司 车道线的定位方法和装置、存储介质、电子装置
DE102018214697A1 (de) 2018-08-30 2020-03-05 Continental Automotive Gmbh Fahrbahnkartierungsvorrichtung
CN110969657B (zh) * 2018-09-29 2023-11-03 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种枪球坐标关联方法、装置、电子设备及存储介质
KR102483649B1 (ko) * 2018-10-16 2023-01-02 삼성전자주식회사 차량 위치 결정 방법 및 차량 위치 결정 장치
CN109492566B (zh) * 2018-10-31 2022-09-16 奇瑞汽车股份有限公司 车道位置信息获取方法、装置及存储介质
US11003920B2 (en) * 2018-11-13 2021-05-11 GM Global Technology Operations LLC Detection and planar representation of three dimensional lanes in a road scene
TWI696144B (zh) 2018-12-19 2020-06-11 財團法人工業技術研究院 影像生成器的訓練方法
US11017499B2 (en) 2018-12-21 2021-05-25 Here Global B.V. Method, apparatus, and computer program product for generating an overhead view of an environment from a perspective image
WO2020139355A1 (en) * 2018-12-27 2020-07-02 Didi Research America, Llc System for automated lane marking
CN112654836A (zh) * 2019-02-04 2021-04-13 御眼视觉技术有限公司 用于车辆导航的系统和方法
US11117576B2 (en) 2019-02-04 2021-09-14 Denso Corporation Vehicle lane trace control system
FR3093847B1 (fr) * 2019-03-13 2021-02-12 Psa Automobiles Sa Entraînement d’un réseau de neurones, pour l’assistance à la conduite d’un véhicule par détermination de délimitations difficilement observables
DE102019107415A1 (de) * 2019-03-22 2020-09-24 Zf Automotive Germany Gmbh Verfahren und System zum Erfassen von für ein Fahrzeug zur Verfügung stehenden künftigen Fahrspuren sowie Steuergerät, Computerprogramm und computerlesbarer Datenträger
CN111830949B (zh) * 2019-03-27 2024-01-16 广州汽车集团股份有限公司 自动驾驶车辆控制方法、装置、计算机设备和存储介质
US11482015B2 (en) * 2019-08-09 2022-10-25 Otobrite Electronics Inc. Method for recognizing parking space for vehicle and parking assistance system using the method
US11900696B2 (en) * 2019-08-28 2024-02-13 Toyota Motor Europe Method and system for processing a plurality of images so as to detect lanes on a road
EP4025452A1 (en) * 2019-09-03 2022-07-13 Schweizerische Bundesbahnen SBB Device and method for detecting wear and/or damage on a pantograph
US11385642B2 (en) 2020-02-27 2022-07-12 Zoox, Inc. Perpendicular cut-in training
US11731639B2 (en) * 2020-03-03 2023-08-22 GM Global Technology Operations LLC Method and apparatus for lane detection on a vehicle travel surface
CN112365741B (zh) * 2020-10-23 2021-09-28 淮阴工学院 一种基于多车道车距检测的安全预警方法及系统
KR102395845B1 (ko) * 2020-12-02 2022-05-09 (주)베라시스 전방영상 기반 차선상태 검출방법
US20220410876A1 (en) * 2021-06-28 2022-12-29 Volvo Car Corporation Road condition adaptive dynamic curve speed control
US12299956B2 (en) * 2021-08-11 2025-05-13 Autobrains Technologies Ltd Calculating a distance between a vehicle and objects
US12456206B2 (en) * 2021-12-29 2025-10-28 Thinkware Corporation Electronic device, method, and computer readable storage medium for obtaining location information of at least one subject by using plurality of cameras
US20250029209A1 (en) * 2023-07-20 2025-01-23 Autobrains Technologies Ltd Learning lane geometry by aerial and ground perspectives

Family Cites Families (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2546415B2 (ja) * 1990-07-09 1996-10-23 トヨタ自動車株式会社 車両運転者監視装置
US5448484A (en) * 1992-11-03 1995-09-05 Bullock; Darcy M. Neural network-based vehicle detection system and method
JPH06262963A (ja) * 1993-03-15 1994-09-20 Toshiba Corp 運転制御方法および運転制御装置
US8041483B2 (en) * 1994-05-23 2011-10-18 Automotive Technologies International, Inc. Exterior airbag deployment techniques
US6526352B1 (en) * 2001-07-19 2003-02-25 Intelligent Technologies International, Inc. Method and arrangement for mapping a road
US7418346B2 (en) * 1997-10-22 2008-08-26 Intelligent Technologies International, Inc. Collision avoidance methods and systems
JP3843513B2 (ja) * 1996-12-24 2006-11-08 トヨタ自動車株式会社 車両用警報装置
US20150197248A1 (en) * 1997-10-22 2015-07-16 American Vehicular Sciences Llc Vehicle speed control method and arrangement
US7221621B2 (en) * 2004-04-06 2007-05-22 College Of William & Mary System and method for identification and quantification of sonar targets in a liquid medium
JP2008034981A (ja) 2006-07-26 2008-02-14 Fujitsu Ten Ltd 画像認識装置、画像認識方法、歩行者認識装置および車両制御装置
CN1945207A (zh) * 2006-09-15 2007-04-11 江苏大学 驾驶员车道保持辅助方法及装置
JP2009169776A (ja) * 2008-01-18 2009-07-30 Hitachi Ltd 検出装置
JP5108605B2 (ja) * 2008-04-23 2012-12-26 三洋電機株式会社 運転支援システム及び車両
JP4876118B2 (ja) * 2008-12-08 2012-02-15 日立オートモティブシステムズ株式会社 立体物出現検知装置
DE102008061760A1 (de) * 2008-12-12 2010-06-17 Daimler Ag Vorrichtung zur Überwachung einer Umgebung eines Fahrzeugs
WO2010071053A1 (ja) * 2008-12-18 2010-06-24 アイシン精機株式会社 表示装置
TW201100279A (en) * 2009-06-23 2011-01-01 Automotive Res & Testing Ct Composite-image-type parking auxiliary system
US20110169957A1 (en) * 2010-01-14 2011-07-14 Ford Global Technologies, Llc Vehicle Image Processing Method
JP5195776B2 (ja) * 2010-01-25 2013-05-15 株式会社デンソー 車両周辺監視装置
JP5251927B2 (ja) * 2010-06-21 2013-07-31 日産自動車株式会社 移動距離検出装置及び移動距離検出方法
JP5113220B2 (ja) * 2010-06-28 2013-01-09 本田技研工業株式会社 車両用画像表示装置
US8744642B2 (en) * 2011-09-16 2014-06-03 Lytx, Inc. Driver identification based on face data
WO2013125404A1 (ja) * 2012-02-23 2013-08-29 日産自動車株式会社 立体物検出装置
DE102013203300A1 (de) * 2012-02-27 2013-08-29 Denso Corporation Bildverarbeitungsvorrichtung und Fahrzeugsteuersystem unter Verwendung derselben
US9081385B1 (en) 2012-12-21 2015-07-14 Google Inc. Lane boundary detection using images
US9834143B2 (en) * 2013-05-23 2017-12-05 GM Global Technology Operations LLC Enhanced perspective view generation in a front curb viewing system
US9145139B2 (en) * 2013-06-24 2015-09-29 Google Inc. Use of environmental information to aid image processing for autonomous vehicles
KR101906951B1 (ko) * 2013-12-11 2018-10-11 한화지상방산 주식회사 차선 검출 시스템 및 차선 검출 방법
KR101582572B1 (ko) 2013-12-24 2016-01-11 엘지전자 주식회사 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량
KR101565007B1 (ko) 2014-05-30 2015-11-02 엘지전자 주식회사 차량 운전 보조 장치 및 이를 구비한 차량
JP6426455B2 (ja) * 2014-12-09 2018-11-21 クラリオン株式会社 接近車両検出装置
US9286524B1 (en) 2015-04-15 2016-03-15 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Multi-task deep convolutional neural networks for efficient and robust traffic lane detection
CN105426861B (zh) 2015-12-02 2019-05-21 百度在线网络技术（北京）有限公司 车道线确定方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
GB201710016D0 (en) 2017-08-09
DE102017113572A1 (de) 2017-12-28
GB2554120A (en) 2018-03-28
US10336326B2 (en) 2019-07-02
MX2017008509A (es) 2018-09-10
CN107545232B (zh) 2023-05-12
US20170369057A1 (en) 2017-12-28
CN107545232A (zh) 2018-01-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2017121567A (ru) Аппарат и способы обнаружения полос движения
CN114450703B (zh) 预测行人的移动轨迹的系统和方法
RU2017109658A (ru) Обнаружение дождя на основе машинного зрения с использованием глубокого обучения
KR102385280B1 (ko) 차량의 주변 구역을 상황에 맞추어 포착하기 위한 카메라 시스템 및 방법
RU2017142730A (ru) Способ навигации по автомобильной стоянке (варианты) и соответствующее автономное транспортное средство
US20150220791A1 (en) Automatic training of a parked vehicle detector for large deployment
CN109116846B (zh) 一种自动驾驶方法、装置、计算机设备和存储介质
Nodado et al. Intelligent traffic light system using computer vision with android monitoring and control
RU2017109073A (ru) Обнаружение и прогнозирование движения пешеходов с помощью обращенной назад камеры
WO2015089867A1 (zh) 一种交通违章检测方法
CN108447305B (zh) 一种礼让行人预警方法及预警系统
RU2017122336A (ru) Способ управления системой наблюдения за дорожным движением
EP3901816A4 (en) METHOD AND DEVICE FOR RECOGNIZING GLAUCOMA IMAGES AND SCREENING SYSTEM
EP3285209A3 (fr) Procede de surveillance au moyen d'un systeme multi-capteur
CN111066024B (zh) 用于识别车道的方法和装置、驾驶员辅助系统以及车辆
WO2021199584A1 (en) Detecting debris in a vehicle path
RU2018112646A (ru) Системы и способы обучения обнаружению листвы
CN114401876A (zh) 用于预测自行车轨迹的系统和方法
KR20180084556A (ko) 카메라의 촬영 영상을 이용한 운전 안내 제공 방법, 운전 안내 제공 장치, 전자 장치, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
DE102015206746A1 (de) Mobiles-objekt-steuervorrichtung und zielobjekt-erfassungsvorrichtung
KR102448164B1 (ko) 차량용 레이더 제어 장치 및 방법
CN114450735B (zh) 一种联合预测运动对象轨迹的系统和方法
CN106203273A (zh) 多特征融合的车道线检测系统、方法及高级驾驶辅助系统
KR101210615B1 (ko) 불법유턴 차량 단속 시스템
US20250182440A1 (en) Removal of artifacts from images captured by sensors

Legal Events

Date Code Title Description
FA93 Acknowledgement of application withdrawn (no request for examination)

Effective date: 20200622