[发明专利]用于小道路对象检测的生成对抗性网络模型

权利要求书

1.一种用于检测道路场景中的小对象的系统，所述系统包括：

耦合到车辆的相机，所述相机被配置为捕获道路场景图像；和

耦合到相机的电子控制器，所述电子控制器被配置为：

从相机接收道路场景图像，

使用道路场景图像生成生成对抗性网络（GAN）模型，

使用GAN模型确定指示道路场景图像中的每个位置可以包含道路对象的可能性的分布，

通过对所述分布进行采样来确定道路场景图像中的多个位置，以及

在道路场景图像中的多个位置之一处检测道路对象。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，电子控制器进一步被配置为：

从道路场景图像移除道路对象以生成修复图像，以及

使用修复图像生成GAN模型。

3.根据权利要求1所述的系统，其中GAN模型被配置为仅基于道路场景图像的语义来确定所述分布。

4.根据权利要求1所述的系统，其中GAN模型被配置为基于道路场景图像的语义和道路对象的至少一个特征来确定所述分布。

5.根据权利要求1所述的系统，其中所述分布定义了用于对道路对象进行采样的锚定点集合。

6.根据权利要求1所述的系统，其中所述分布包括热图，所述热图图示了道路对象的一个或多个预测位置。

7.根据权利要求1所述的系统，其中所述分布包括多个热图，其中所述多个热图中的每一个具有基于随机向量的唯一配置。

8.根据权利要求7所述的系统，其中随机向量基于道路场景图像的因素集合。

9.根据权利要求1所述的系统，其中电子控制器进一步被配置为基于检测到道路对象来对车辆采取至少一个动作。

10.一种用于检测道路场景中的小对象的方法，所述方法包括：

利用电子处理器从耦合到车辆的相机接收道路场景图像；

利用电子处理器，使用道路场景图像生成生成对抗性网络（GAN）模型；

利用电子处理器使用GAN模型确定分布，所述分布指示道路场景图像中的每个位置可以包含道路对象的可能性；

利用电子处理器通过对所述分布进行采样来确定道路场景图像中的多个位置；和

利用电子处理器在道路场景图像中多个位置之一处检测道路对象。

11.根据权利要求10所述的方法，进一步包括：

利用电子处理器从道路场景图像移除道路对象，以生成修复图像；和

利用电子处理器，使用修复图像生成GAN模型。

12.根据权利要求10所述的方法，其中GAN模型仅基于道路场景图像的语义来确定所述分布。

13.根据权利要求10所述的方法，其中GAN模型基于道路场景图像的语义和道路对象的至少一个特征来确定所述分布。

14.根据权利要求10所述的方法，其中所述分布定义了用于对道路对象进行采样的锚定点集合。

15.根据权利要求10所述的方法，其中所述分布包括热图，所述热图图示了道路对象的一个或多个预测位置。

16.根据权利要求10所述的方法，其中所述分布包括多个热图，其中所述多个热图中的每一个具有基于随机向量的唯一配置。

17.根据权利要求16所述的方法，其中随机向量基于道路场景图像的因素集合。