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

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/82Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using neural networks
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/56Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT 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
    • B60W30/00Purposes 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
    • B60W30/10Path keeping
    • B60W30/12Lane keeping
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • G06N3/08Learning methods
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16Anti-collision systems
    • G08G1/167Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60RVEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R2300/00Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle
    • B60R2300/30Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by the type of image processing
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60RVEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R2300/00Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle
    • B60R2300/30Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by the type of image processing
    • B60R2300/303Details 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
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60RVEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R2300/00Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle
    • B60R2300/30Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by the type of image processing
    • B60R2300/304Details 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
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60RVEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R2300/00Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle
    • B60R2300/60Details 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
    • B60R2300/607Details 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
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60RVEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R2300/00Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle
    • B60R2300/80Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by the intended use of the viewing arrangement
    • B60R2300/804Details 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
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT 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
    • B60W2420/00Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403Image sensing, e.g. optical camera
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT 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
    • B60W2720/00Output or target parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2720/24Direction of travel
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/18Image 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)
  • Multimedia (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Databases & Information Systems (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 (26)

* 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
US20210279488A1 (en) * 2018-07-10 2021-09-09 Rail Vision Ltd Method and system for railway obstacle detection based on rail segmentation
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
US11117576B2 (en) 2019-02-04 2021-09-14 Denso Corporation Vehicle lane trace control system
EP3818339B1 (en) * 2019-02-04 2024-02-21 Mobileye Vision Technologies Ltd. Systems and methods for vehicle navigation
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
WO2021043388A1 (en) * 2019-09-03 2021-03-11 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
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

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
US7418346B2 (en) * 1997-10-22 2008-08-26 Intelligent Technologies International, Inc. Collision avoidance methods and systems
US6526352B1 (en) * 2001-07-19 2003-02-25 Intelligent Technologies International, Inc. Method and arrangement for mapping a road
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
US8207868B2 (en) * 2008-12-18 2012-06-26 Aisin Seiki Kabushiki Kaisha Display device
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
MY172250A (en) * 2012-02-23 2019-11-19 Nissan Motor Three-dimensional object detection device
JP5780249B2 (ja) * 2012-02-27 2015-09-16 株式会社デンソー 画像処理装置及び、当該画像処理装置を用いた車両制御システム
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
DE102017113572A1 (de) 2017-12-28
GB201710016D0 (en) 2017-08-09
CN107545232A (zh) 2018-01-05
US10336326B2 (en) 2019-07-02
GB2554120A (en) 2018-03-28
MX2017008509A (es) 2018-09-10
US20170369057A1 (en) 2017-12-28
CN107545232B (zh) 2023-05-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2017121567A (ru) Аппарат и способы обнаружения полос движения
CN106485233B (zh) 可行驶区域检测方法、装置和电子设备
RU2017109658A (ru) Обнаружение дождя на основе машинного зрения с использованием глубокого обучения
US9542609B2 (en) Automatic training of a parked vehicle detector for large deployment
KR102385280B1 (ko) 차량의 주변 구역을 상황에 맞추어 포착하기 위한 카메라 시스템 및 방법
US20190092318A1 (en) Systems and methods for rear signal identification using machine learning
JP4992990B2 (ja) 区画線検出装置
RU2017142730A (ru) Способ навигации по автомобильной стоянке (варианты) и соответствующее автономное транспортное средство
MX2017009437A (es) Deteccion de carriles por camara trasera.
CN109116846B (zh) 一种自动驾驶方法、装置、计算机设备和存储介质
RU2017109073A (ru) Обнаружение и прогнозирование движения пешеходов с помощью обращенной назад камеры
WO2015089867A1 (zh) 一种交通违章检测方法
RU2017122336A (ru) Способ управления системой наблюдения за дорожным движением
CN114450703A (zh) 预测行人的移动轨迹的系统和方法
Nodado et al. Intelligent traffic light system using computer vision with android monitoring and control
WO2021062596A1 (en) Systems and methods for predicting a vehicle trajectory
RU2018112646A (ru) Системы и способы обучения обнаружению листвы
DE102015206746A1 (de) Mobiles-objekt-steuervorrichtung und zielobjekt-erfassungsvorrichtung
KR101210615B1 (ko) 불법유턴 차량 단속 시스템
EP3285209A3 (fr) Procede de surveillance au moyen d'un systeme multi-capteur
JP2020170319A (ja) 検出装置
CN111465938A (zh) 用于自动行驶的确定道路标记的装置
CN111383248A (zh) 一种行人闯红灯判断方法、装置和电子设备
JP2023511454A (ja) 車両走行路内のデブリの検出
US9911049B2 (en) Lane boundary line recognition apparatus

Legal Events

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

Effective date: 20200622