ОБНАРУЖЕНИЕ СВОБОДНОГО ПРОСТРАНСТВА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОНОКУЛЯРНОЙ КАМЕРЫ И ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

1. Способ обнаружения свободного пространства возле транспортного средства, причём способ содержит этапы, на которых:
получают изображение для области возле транспортного средства;
формируют на основании изображения множество выходных данных, каждые из которых указывает высоту для столбца изображения в изображении, где расположена граница пригодной для движения области; и
выбирают направление движения или маневр движения, чтобы транспортное средство оставалось в пределах пригодной для движения области, на основании множества выходных данных.
2. Способ по п. 1, в котором одно или более из следующего:
способ дополнительно содержит этап, на котором обрабатывают изображение с использованием сверточной нейронной сети (CNN) и выходного слоя, при этом формирование множества выходных данных содержит этап, на котором осуществляют формирование с использованием выходного слоя;
формирование множества выходных данных, каждые из которых указывают высоту, содержит этап, на котором формируют дискретизированную высоту, соответствующую количеству дискретизированных строк изображения, при этом количество дискретизированных строк изображения меньше количества строк пикселей изображения; или
при этом количество столбцов изображения меньше количества столбцов пикселей изображения.
3. Способ по п. 2, дополнительно содержащий этап, на котором выдают каждый пиксель изображения в качестве входных данных для CNN, при этом изображение содержит масштабированный или обрезанный вариант, чтобы соответствовать размерностям входного слоя CNN.
4. Способ по любому из пп. 2-3, в котором CNN содержит CNN, обученную на основании обучающих данных, содержащих:
множество изображений среды движения; и
данные метки, указывающие дискретизированную высоту для каждого дискретизированного столбца изображения каждого из множества изображений, при этом дискретизированная высота включает в себя значение для дискретизированной строки, где расположена граница для пригодной для движения области.
5. Способ по п. 4, дополнительно содержащий этап, на котором обучают CNN.
6. Система обнаружения свободного пространства возле транспортного средства, причём система содержит:
сенсорный компонент, выполненный с возможностью получения изображения для области возле транспортного средства;
компонент свободного пространства, выполненный с возможностью формирования на основании изображения множества выходных данных, каждые из которых указывают высоту для столбца изображения в изображении, где расположена граница пригодной для движения области; и
компонент маневров, выполненный с возможностью выбора направления движения или маневра движения, чтобы транспортное средство оставалось в пределах пригодной для движения области, на основании множества выходных данных.
7. Система по п. 6, в которой одно или более из следующего:
компонент свободного пространства обрабатывает изображение с использованием сверточной нейронной сети (CNN) и выходного слоя, при этом выходной слой формирует множество выходных данных;
высота указывает дискретизированную высоту, соответствующую количеству дискретизированных строк изображения, при этом количество дискретизированных строк изображения меньше количества строк пикселей изображения; или
количество столбцов изображения меньше количества горизонтальных столбцов пикселей изображения.
8. Система по п. 7, в которой компонент свободного пространства выполнен с возможностью приёма каждого пикселя изображения в качестве входных данных для CNN, при этом изображение содержит масштабированный или обрезанный вариант, чтобы соответствовать размерностям входного слоя.
9. Система по любому из пп. 7-8, в которой CNN содержит CNN, обученную на основании обучающих данных, содержащих:
множество изображений среды движения; и
данные метки, указывающие дискретизированную высоту для каждого дискретизированного столбца изображения каждого из множества изображений, при этом дискретизированная высота включает в себя значение для дискретизированной строки, где расположена граница для пригодной для движения области.
10. Постоянный машиночитаемый носитель, хранящий команды, которые при выполнении одним или более процессорами побуждают один или более процессоров:
получать изображение для области возле транспортного средства;
формировать на основании изображения множество выходных данных, каждые из которых указывают высоту для столбца изображения для изображения, где расположена граница пригодной для движения области; и
выбирать направление движения или маневр движения, чтобы транспортное средство оставалось в пределах пригодной для движения области, на основании множества выходных данных.
11. Машиночитаемый носитель по п. 10, в котором одна или более команд побуждают один или более процессоров обрабатывать изображение с использованием сверточной нейронной сети (CNN) и выходного слоя, при этом команды побуждают один или более процессоров формировать множество выходных данных с использованием выходного слоя.
12. Машиночитаемый носитель по п. 11, в котором одна или более команд дополнительно побуждает один или более процессоров выдавать каждый пиксель изображения в качестве входных данных для CNN, при этом изображение содержит масштабированный или обрезанный вариант, чтобы соответствовать размерностям входного слоя CNN.
13. Машиночитаемый носитель по п. 11, в котором CNN содержит CNN, обученную на основании обучающих данных, содержащих:
множество изображений среды движения; и
данные метки, указывающие дискретизированную высоту для каждого дискретизированного столбца изображения каждого из множества изображений, при этом дискретизированная высота включает в себя значение для дискретизированной строки, где расположена граница для пригодной для движения области, при этом данные метки соответствуют множеству выходных данных.
14. Машиночитаемый носитель по п. 13, в котором одна или более команд дополнительно побуждают один или более процессоров обучать CNN.
15. Машиночитаемый носитель по п. 14, в котором одно или более из следующего:
одна или более команд побуждают один или более процессоров формировать множество выходных данных, каждые из которых указывают высоту, формируя дискретизированную высоту, соответствующую количеству дискретизированных строк изображения, при этом количество дискретизированных строк изображения меньше количества строк пикселей изображения; или
количество столбцов изображения меньше количества столбцов пикселей изображения.