ОБНАРУЖЕНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДВИЖЕНИЯ ПЕШЕХОДОВ С ПОМОЩЬЮ ОБРАЩЕННОЙ НАЗАД КАМЕРЫ

1. Способ, содержащий этапы, на которых:
принимают одно или более изображений от обращенной назад камеры на транспортном средстве;
определяют с помощью компьютерной системы, что пешеход присутствует на одном или более изображениях;
прогнозируют с помощью компьютерной системы, основываясь на одном или более изображениях, будущее движение пешехода; и
уведомляют с помощью компьютерной системы систему помощи водителю или систему автоматизированного вождения, когда существует конфликтная ситуация между движением вперед транспортного средства и этим будущим движением.
2. Способ по п. 1, в котором определение содержит этапы, на которых:
обрабатывают с помощью компьютерной системы одно или более изображений с использованием первой нейронной сети для определения одного или более мест, где пешеходы, вероятно, расположены в пределах одного или более изображений; и
обрабатывают с помощью компьютерной системы одно или более мест на одном или более изображениях с использованием второй нейронной сети для определения того, что пешеход присутствует;
3. Способ по п. 2, в котором прогнозирование содержит этап, на котором определяют на основе одного или более изображений скорость и направление пешехода.
4. Способ по п. 3, в котором прогнозирование дополнительно содержит этап, на котором определяют на основе одного или более изображений местоположение пешехода относительно транспортного средства.
5. Способ по п. 4, в котором будущее движение содержит движение за пределами обзора обращенной назад камеры.
6. Способ по п. 5, в котором первая нейронная сеть содержит сеть, обученную определять приблизительные места в пределах одного или более изображений, которые, вероятно, содержат пешеходов.
7. Способ по п. 6, в котором первая нейронная сеть создает карту заметности, указывающую наиболее вероятные местоположения пешеходов.
8. Способ по п. 7, в котором карта заметности имеет более низкое разрешение, чем одно или более изображений.
9. Способ по п. 8, в котором вторая нейронная сеть обрабатывает одно или более мест в пределах одного или более изображений при полном разрешении.
10. Способ по п. 1, в котором:
обращенная назад камера представляет собой камеру заднего вида; и
одно или более изображений захватывают камерой заднего вида, в то время как у транспортного средства включена передача переднего хода.
11. Способ обнаружения пешеходов, содержащий этапы, на которых:
принимают одно или более изображений от обращенной назад камеры на транспортном средстве, причем одно или более изображений захватывают, в то время как у транспортного средства включена передача переднего хода;
определяют с помощью первой нейронной сети компьютерной системы одно или более изображений для определения одной или более областей, где пешеходы, вероятно, расположены в пределах одного или более изображений;
определяют с помощью второй нейронной сети компьютерной системы, что пешеход присутствует в по меньшей мере одной из одной или более областей;
прогнозируют с помощью компьютерной системы, основываясь на одном или более изображениях, будущее движение пешехода, причем прогнозируемое будущее движение содержит движение за пределами обзора обращенной назад камеры; и
уведомляют с помощью компьютерной системы систему помощи водителю или систему автоматизированного вождения, когда существует конфликтная ситуация между движением вперед транспортного средства и этим прогнозируемым будущим движением.
12. Способ по п. 11, в котором прогнозирование содержит этап, на котором определяют на основе одного или более изображений скорость и направление пешехода.
13. Способ по п. 12, в котором прогнозирование дополнительно содержит этап, на котором определяют на основе одного или более изображений местоположение пешехода относительно транспортного средства.
14. Способ по п. 13, в котором:
первая нейронная сеть создает одну или более карт заметности, указывающих одну или более областей;
каждая из одной или более карт заметности имеет более низкое разрешение, чем одно или более изображений; и
вторая нейронная сеть обрабатывает одну или более областей в пределах одного или более изображений при полном разрешении.
15. Система, содержащая:
обращенную назад камеру, размещенную на транспортном средстве, для захвата одного или более изображений области позади транспортного средства;
компонент заметности, выполненный с возможностью обработки одного или более изображений с использованием первой нейронной сети для создания одной или более карт заметности с низким разрешением, указывающих одну или более областей, где пешеход наиболее вероятно расположен в пределах одного или более изображений;
компонент обнаружения, выполненный с возможностью обработки одной или более областей с использованием второй нейронной сети для определения для каждой из одной или более областей того, присутствует ли пешеход;
компонент прогнозирования, выполненный с возможностью обработки одного или более изображений для прогнозирования будущего движения одного или более пешеходов, запечатленных на одном или более изображениях; и
компонент уведомлений, выполненный с возможностью обеспечения уведомления, указывающего конфликтную ситуацию между движением вперед транспортного средства и прогнозируемым будущим движением одного или более пешеходов.
16. Система по п. 15, в которой компонент прогнозирования выполнен с возможностью:
определения на основе одного или более изображений скорости и направления для каждого из одного или более пешеходов;
определения на основе одного или более изображений местоположения для каждого из одного или более пешеходов относительно транспортного средства; и
прогнозирования будущего движения одного или более пешеходов по меньшей мере частично на основе скорости, направления и местоположения для каждого из одного или более пешеходов.
17. Система по п. 16, в которой одна или более карт заметности имеют более низкие разрешения, чем одно или более изображений.
18. Система по п. 17, в которой компонент обнаружения использует вторую нейронную сеть для обработки при полном разрешении одной или более областей в пределах одного или более изображений.
19. Система по п. 18, в которой вторая нейронная сеть содержит классификатор на основе глубокой нейронной сети, который обучен с использованием кадрированных ограничивающих прямоугольников наземного контроля данных определять, что пешеход присутствует или не присутствует.
20. Система по п. 15, в которой:
обращенная назад камера представляет собой камеру заднего вида; и
одно или более изображений захватываются камерой заднего вида, в то время как у транспортного средства включена передача переднего хода.