[发明专利]用于深度学习的传感器融合感兴趣区域识别在审
| 申请号： | 202210581545.0 | 申请日： | 2022-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN115471825A | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 费赞·沙克;M·卡卡雷;罗伯特·帕伦蒂 | 申请（专利权）人： | 福特全球技术公司 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06V10/25;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06T1/20 |
| 代理公司： | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人： | 鲁恭诚;田硕 |
| 地址： | 美国密歇根*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开提供“用于深度学习的传感器融合感兴趣区域识别”。执行传感器融合以进行高效深度学习处理。从图像传感器接收相机图像并且从一个或多个补充传感器接收补充传感器数据，所述相机图像和所述补充传感器数据包括交通工具的舱室的成像。基于所述相机图像或所述补充传感器数据中的一者或多者来确定所述相机图像中的感兴趣区域，所述感兴趣区域包括所述相机图像的被标记用于进一步图像分析的区域。利用机器学习模型对所述相机图像的所述感兴趣区域执行对象检测，以识别所述相机图像中的一个或多个对象。将所述对象放置在所述交通工具的就座区中。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 深度 学习 传感器 融合 感兴趣 区域 识别 | ||
【主权项】：
暂无信息
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