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公开(公告)号：CN119006749A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410349704.3
申请日：2024-03-26
Applicant: 丰田自动车株式会社
Abstract: 本发明涉及视觉定位系统，用于利用视觉定位来将真实世界中的位置与虚拟世界中的位置建立关联。第1世界是真实世界和模式了真实世界的虚拟世界的一方。第2世界是真实世界和虚拟世界的另一方。第1图像是由第1世界中的第1照相机拍摄的图像。第2图像是由第2世界中的第2照相机拍摄的图像。共通处理生成对图像所包括的对象间的位置关系进行表示的场景图，并提取场景图的特征量。视觉定位系统(VPS)进行针对第1图像的共通处理的结果而提取的第1特征量与针对第2图像的共通处理的结果而提取的第2特征量的匹配。而且，VPS基于匹配的结果来将第1世界中的第1照相机的位置与第2世界中的第2照相机的位置相互建立关联。
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公开(公告)号：CN118590750A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410232376.9
申请日：2024-03-01
Applicant: 丰田自动车株式会社
IPC: H04N23/611 , H04N23/695
Abstract: 本发明公开追踪系统、追踪方法以及存储介质。提供可扩展的追踪系统。追踪系统包括多个追踪装置和服务器装置，该多个追踪装置的各个追踪装置具备：摄像装置；追踪单元；发送单元，发送追踪信息；判定单元，在接收到追踪信息的情况下判定在当前追踪中的对象物中是否包括由发送的追踪信息确定的对象物；以及更新单元，在判定为在当前追踪中的对象物中包括由发送的追踪信息确定的对象物的情况下，将所述对象物的标识符置换为包含于追踪信息的标识符，并且将表示从周围的追踪装置接收到的对象物和当前追踪中的对象物一致的一致信息发送给所述服务器装置，该服务器装置具备存储单元，该存储单元将从追踪装置发送的追踪信息存储为图形构造，将通过一致信息表示相互一致的追踪信息的节点连结，并且对各追踪信息的节点连结对象物的识别信息的节点而存储。
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公开(公告)号：CN119027463A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410436532.3
申请日：2024-04-11
Applicant: 丰田自动车株式会社
IPC: G06T7/292 , H04N23/695
Abstract: 本公开在基于由相机拍摄的图像来管理对象区域时，灵活地设定对象区域。管理系统与具备自身位置确定功能的移动体进行通信。管理系统取得由搭载在移动体上的移动相机拍摄的图像、以及作为拍摄图像时的移动体的位置的移动相机位置的信息。管理系统基于移动相机位置，提取由移动相机拍摄的对象区域的图像作为对象图像。管理系统基于对象图像来执行管理对象区域的区域管理处理。
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公开(公告)号：CN117853835A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311261958.1
申请日：2023-09-27
Applicant: 丰田自动车株式会社
IPC: G06V10/774 , G06V10/74 , G06T7/20 , G06N20/00
Abstract: 本公开涉及训练数据生成方法和训练数据生成系统。削减在生成用于物体辨别模型的训练的带标签的训练数据时的通过人力进行的作业。训练数据生成方法生成在基于机器学习的物体辨别模型的训练中使用的带标签的训练数据。训练数据生成方法包括：(A)检测一系列的图像之中的移动物体；(B)使用跟踪器在一系列的图像中跟踪同一移动物体，由此自动地获取轨迹，其中，该轨迹是代表一系列的图像之中的同一移动物体的时间序列的信息；以及(C)将轨迹作为标签赋予至一系列的图像，由此生成带标签的训练数据。
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公开(公告)号：CN117853834A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311261877.1
申请日：2023-09-27
Applicant: 丰田自动车株式会社
IPC: G06V10/774 , G06V10/74 , G06T7/20 , G06N20/00
Abstract: 本公开涉及模型训练方法和模型训练系统。本公开对基于机器学习的物体辨别模型高效且有效地进行训练。在对基于机器学习的物体辨别模型进行训练时，使用轨迹作为标签被赋予至一系列的图像的带标签的训练数据。轨迹是代表一系列的图像之中的同一移动物体的时间序列的信息，并且该轨迹是通过在一系列的图像中跟踪同一移动物体的跟踪器来自动地获取的。基于这样的带标签的训练数据来进行物体辨别模型的训练。
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