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1. (WO2019001346) SYSTEM AND METHODS FOR OBJECT FILTERING AND UNIFORM REPRESENTATION FOR AUTONOMOUS SYSTEMS
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Pub. No.: WO/2019/001346 International Application No.: PCT/CN2018/092298
Publication Date: 03.01.2019 International Filing Date: 22.06.2018
IPC:
G06K 9/00 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
K
RECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9
Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
Applicants:
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD. [CN/CN]; Huawei Administration Building, Bantian, Longgang District Shenzhen, Guangdong 518129, CN
Inventors:
YIN, Xiaotian; US
LIU, Lifeng; US
ZHU, Yingxuan; US
ZHANG, Jun; US
LI, Jian; US
Priority Data:
15/633,47026.06.2017US
Title (EN) SYSTEM AND METHODS FOR OBJECT FILTERING AND UNIFORM REPRESENTATION FOR AUTONOMOUS SYSTEMS
(FR) SYSTÈME ET PROCÉDÉS DE FILTRAGE D'OBJETS ET DE REPRÉSENTATION UNIFORME POUR SYSTÈMES AUTONOMES
Abstract:
(EN) A computer-implemented method of controlling an autonomous system comprises: accessing, by one or more processors, sensor data that includes information regarding an area; disregarding, by the one or more processors, a portion of the sensor data that corresponds to objects outside of a region of interest; identifying, by the one or more processors, a plurality of objects from the sensor data; assigning, by the one or more processors, a priority to each of the plurality of objects; based on the priorities of the objects, selecting, by the one or more processors, a subset of the plurality of objects; generating, by the one or more processors, a representation of the selected objects; providing, by the one or more processors, the representation to a machine learning system as an input; and based on an output from the machine learning system resulting from the input, controlling the autonomous system.
(FR) L'invention concerne un procédé, mis en oeuvre par ordinateur, de commande d'un système autonome qui comprend les étapes suivantes : un ou plusieurs processeur(s) accède(nt) à des données de capteur qui comprennent des informations relatives à une zone ; le(s) processeur(s) ignore(nt) une partie des données de capteur qui correspond à des objets se situant à l'extérieur d'une région considérée ; le(s) processeur(s) identifie(nt) une pluralité d'objets à partir des données de capteur ; le(s) processeur(s) attribue(nt) une priorité à chacun de la pluralité des objets ; sur la base des priorités associées aux objets, le(s) processeur(s) sélectionne(nt) un sous-ensemble de la pluralité des objets ; le(s) processeur(s) génère(nt) une représentation des objets sélectionnés ; le(s) processeur(s) fourni(ssen)t la représentation à un système d'apprentissage automatique en tant qu'entrée ; et, sur la base d'une sortie du système d'apprentissage automatique résultant de l'entrée, commander le système autonome.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)