РАСПОЛОЖЕНИЕ ТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА В ПОЛОСЕ ДВИЖЕНИЯ

1. Система, содержащая компьютер, имеющий процессор и память, память хранит команды, исполняемые процессором, в том числе команды для:
приема видеоданных из источника видеоданных, прикрепленного к транспортному средству;
приема данных с устройства оптического обнаружения и определения дальности объекта (лазерного локатора) из источника данных лазерного локатора, прикрепленного к транспортному средству;
отправки видеоданных в рекуррентную нейронную сеть (RNN), которая включает в себя элементы обратной связи, чтобы обеспечивать обратную связь из первого слоя во второй слой для идентификации признака проезжей части дороги;
отправки видеоданных в динамическую сверточную нейронную сеть (DCNN) для идентификации признака;
отправки данных с лазерного локатора в RNN для идентификации признака;
отправки данных с лазерного локатора в DCNN для идентификации признака;
отправки выходного значения RNN и выходного значения DCNN в сеть принятия решений на основе функции мягкого максимума для агрегирования выходного значения RNN и выходного значения DCNN;
определения позиционного расположения транспортного средства на проезжей части дороги у транспортного средства по выходному значению функции мягкого максимума;
сравнения позиционного расположения транспортного средства на проезжей части дороги и изображения из набора изображений обучающих данных для определения частоты ошибок;
определения изменения весового значения для RNN и DCNN по частоте ошибок;
применения изменения весового значения к RNN и DCNN; и
управления по меньшей мере рулевым механизмом, тормозами и акселератором транспортного средства по меньшей мере по позиционному расположению транспортного средства у транспортного средства.
2. Система по п. 1, в которой источник видеоданных является по меньшей мере камерой, прикрепленной к транспортному средству, или набором изображений обучающих данных.
3. Система по п. 1, в которой источник данных лазерного локатора является по меньшей мере устройством захвата изображений с лазерным локатором, прикрепленным к транспортному средству, и набором изображений обучающих данных.
4. Система по п. 1, в которой признак включает в себя по меньшей мере одно из разделительной линии полосы движения, бордюрного камня и бровки проезжей части дороги.
5. Система по п. 1, в которой компьютер агрегирует выходное значение RNN и выходное значение DCNN, чтобы вырабатывать выходное значение функции мягкого максимума.
6. Система по п. 1, причем компьютер извлекает изображение видеокадра из видеоданных и изображение кадра лазерного локатора из данных с лазерного локатора.
7. Система по п. 6, причем компьютер преобразует изображение видеокадра и изображение кадра лазерного локатора в машиночитаемое изображение.
8. Система по п. 7, причем компьютер отправляет машиночитаемое изображение на вход RNN и вход DCNN.
9. Система по п. 1, причем память дополнительно хранит команды для сохранения весового значения для RNN и DCNN в памяти.
10. Система, содержащая компьютер, имеющий процессор и память, память хранит команды, исполняемые процессором, в том числе команды для:
приема видеоданных с камеры, прикрепленной к транспортному средству;
приема данных с устройства оптического обнаружения и определения дальности объекта (лазерного локатора) из устройства захвата изображений с лазерным локатором, прикрепленного к транспортному средству;
отправки видеоданных в рекуррентную нейронную сеть (RNN), которая включает в себя элементы обратной связи, которые дают сигналам из первого слоя возможность возвращаться во второй слой для идентификации признака проезжей части дороги;
отправки видеоданных в динамическую сверточную нейронную сеть (DCNN) для идентификации признака проезжей части дороги;
отправки данных с лазерного локатора в RNN для идентификации признака;
отправки данных с лазерного локатора в DCNN для идентификации признака;
отправки выходного значения RNN и выходного значения DCNN в сеть принятия решений на основе функции мягкого максимума для определения выходного значения функции мягкого максимума по меньшей мере по выходному значению RNN и выходному значению DCNN;
определения положения транспортного средства на проезжей части дороги у транспортного средства по выходному значению функции мягкого максимума; и
управления по меньшей мере рулевым механизмом, тормозами и акселератором транспортного средства по меньшей мере по позиционному расположению транспортного средства у транспортного средства.
11. Система по п. 10, в которой признак включает в себя по меньшей мере разделительную линию полосы движения, бордюрный камень и бровку проезжей части дороги.
12. Способ, состоящий в том, что:
принимают видеоданные из источника видеоданных на транспортном средстве;
принимают данные с устройства оптического обнаружения и определения дальности объекта (лазерного локатора) из источника данных лазерного локатора на транспортном средстве;
отправляют видеоданные в рекуррентную нейронную сеть (RNN), которая включает в себя элементы обратной связи, которые дают сигналам из первого слоя возможность возвращаться во второй слой для идентификации признака проезжей части дороги;
отправляют видеоданные в динамическую сверточную нейронную сеть (DCNN) для идентификации признака проезжей части дороги;
отправляют данные с лазерного локатора в RNN для идентификации признака проезжей части дороги;
отправляют данные с лазерного локатора в DCNN для идентификации признака проезжей части дороги;
отправляют выходное значение RNN и выходное значение DCNN в сеть принятия решений на основе функции мягкого максимума для определения выходного значения функции мягкого максимума по меньшей мере по выходному значению RNN и выходному значению DCNN;
определяют позиционное расположение транспортного средства на проезжей части дороги у транспортного средства по выходному значению функции мягкого максимума;
сравнивают позиционное расположение транспортного средства на проезжей части дороги и изображение из набора изображений обучающих данных для определения частоты ошибок;
определяют изменение весового значения для RNN и DCNN по частоте ошибок;
применяют изменение весового значения к RNN и DCNN; и
управляют по меньшей мере рулевым механизмом транспортного средства по меньшей мере по позиционному расположению транспортного средства у транспортного средства.
13. Способ по п. 12, дополнительно состоящий в том, что управляют по меньшей мере акселератором и тормозами транспортного средства.
14. Способ по п. 12, в котором источник видеоданных является по меньшей мере камерой, прикрепленной к транспортному средству, или набором изображений обучающих данных.
15. Способ по п. 12, в котором источник данных лазерного локатора является по меньшей мере устройством захвата изображений с лазерным локатором, прикрепленным к транспортному средству, и набором изображений обучающих данных.
16. Способ по п. 12, в котором признак проезжей части дороги включает в себя по меньшей мере разделительную линию полосы движения, бордюрный камень и бровку проезжей части дороги.
17. Способ по п. 12, дополнительно состоящий в том, что определяют выходное значение функции мягкого максимума посредством того, что усредняют выходное значение RNN и выходное значение DCNN.
18. Способ по п. 12, дополнительно состоящий в том, что извлекают изображение видеокадра из видеоданных и изображение кадра лазерного локатора из данных с лазерного локатора.
19. Способ по п. 18, дополнительно состоящий в том, что преобразуют изображение видеокадра и изображение кадра лазерного локатора в машиночитаемые изображения.
20. Способ по п. 12, дополнительно состоящий в том, что сохраняют весовое значение для RNN и DCNN в памяти.