[发明专利]通过使用神经网络图像处理的、作为3D限界框的直接载具检测

权利要求书

1.一种用于检测并且追踪在主载具附近的载具的方法，所述方法包括：

由电子控制器从在主载具上所装配的相机接收输入图像；以及

由电子控制器应用神经网络，所述神经网络被配置成至少部分地基于输入图像来输出三维限界框的限定，所述三维限界框指示在输入图像的视场中的所检测到的载具的尺寸和定位，所述三维限界框包括第一四边形形状和第二四边形形状，所述第一四边形形状描画所检测到的载具的后面或前面，所述第二四边形形状描画所检测到的载具的侧面。

2.根据权利要求1所述的方法，此外包括在显示屏上显示输出图像，所述输出图像包括输入图像的至少一部分以及被叠覆到输入图像上的三维限界框的指示。

3.根据权利要求2所述的方法，此外包括：

接收用户输入，其指示对在输出图像上、所述三维限界框内的位置的选择；

基于所述用户输入来确定所述三维限界框指示通过神经网络的对载具的不正确检测；以及

基于所述不正确的检测来再训练神经网络。

4.根据权利要求2所述的方法，此外包括：

接收用户输入，其指示对在输出图像上、所述三维限界框外的位置的选择；

基于所述用户输入来确定在输入图像的场内、在与所述用户输入对应的位置处存在未被检测到的载具；以及

基于对未被检测到的载具进行指示的用户输入来再训练神经网络。

5.根据权利要求4所述的方法，此外包括：

在与所述用户输入对应的位置处将载具检测例程应用到输入图像；以及

基于所述载具检测例程来限定第二三维限界框，

其中再训练神经网络包括至少部分地基于输入图像来再训练神经网络以输出第二三维限界框的限定。

6.根据权利要求4所述的方法，此外包括：

提示用户手动地相对于输入图像中未被检测到的载具来定位第二三维限界框；以及

基于响应于所述提示所接收的第二用户输入来限定第二三维限界框，

其中再训练神经网络包括至少部分地基于输入图像来再训练神经网络以输出第二三维限界框的限定。

7.根据权利要求1所述的方法，此外包括自动地操作载具系统来至少部分地基于所述三维限界框而控制主载具的移动。

8.根据权利要求7所述的方法，此外包括至少部分地基于所述三维限界框来确定在主载具与所检测到的载具之间的距离，并且其中自动地操作载具系统包括至少部分地基于所确定的在主载具与所检测到的载具之间的距离来自动地调节主载具的速度。

9.根据权利要求7所述的方法，其中自动地操作载具系统包括至少部分地基于三维限界框的定位来自动地调节从包括以下各项的组中所选的至少一个：主载具的转向、主载具的加速度、主载具的制动、主载具的所限定的轨迹、以及主载具的信令。

10.根据权利要求1所述的方法，其中三维限界框的限定包括六个经结构化的点的集合，其限定第一四边形形状的四个拐角以及第二四边形形状的四个拐角，其中第一四边形形状的两个拐角与第二四边形形状的两个拐角相同。

11.根据权利要求10所述的方法，其中六个经结构化的点的集合在三维坐标系中限定第一四边形形状的拐角以及第二四边形形状的拐角。

12.根据权利要求10所述的方法，其中六个经结构化的点的集合在输入图像的二维坐标系中限定第一四边形形状的拐角以及第二四边形形状的拐角。

13.根据权利要求12所述的方法，其中三维限界框的限定此外包括经结构化的点的第二集合，其在三维坐标系中限定第一四边形形状的拐角以及第二四边形形状的拐角。