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1. WO2021030414 - COMMANDE AUTOMATIQUE DE FAISCEAU ÉLEVÉ POUR DES APPLICATIONS DE MACHINE AUTONOME

Numéro de publication WO/2021/030414
Date de publication 18.02.2021
N° de la demande internationale PCT/US2020/045888
Date du dépôt international 12.08.2020
CIB
G06K 9/00 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
KRECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G06K 9/62 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
KRECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
62Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
G06K 9/20 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
KRECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
20Obtention de l'image
G06K 9/40 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
KRECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
36Prétraitement de l'image, c. à d. traitement de l'information image sans se préoccuper de l'identité de l'image
40Filtrage du bruit
G06N 3/02 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
G06T 7/10 2017.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
TTRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
7Analyse d'image
10Découpage; Détection de bords
CPC
B60Q 1/076
BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
60VEHICLES IN GENERAL
QARRANGEMENT OF SIGNALLING OR LIGHTING DEVICES, THE MOUNTING OR SUPPORTING THEREOF OR CIRCUITS THEREFOR, FOR VEHICLES IN GENERAL
1Arrangements or adaptations of optical signalling or lighting devices
02the devices being primarily intended to illuminate the way ahead or to illuminate other areas of way or environments
04the devices being headlights
06adjustable, e.g. remotely controlled from inside vehicle
076by electrical means ; including means to transmit the movements, e.g. shafts or joints
B60Q 1/143
BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
60VEHICLES IN GENERAL
QARRANGEMENT OF SIGNALLING OR LIGHTING DEVICES, THE MOUNTING OR SUPPORTING THEREOF OR CIRCUITS THEREFOR, FOR VEHICLES IN GENERAL
1Arrangements or adaptations of optical signalling or lighting devices
02the devices being primarily intended to illuminate the way ahead or to illuminate other areas of way or environments
04the devices being headlights
14having dimming means
1415Dimming circuits
1423Automatic dimming circuits, i.e. switching between high beam and low beam due to change of ambient light or light level in road traffic
143combined with another condition, e.g. using vehicle recognition from camera images or activation of wipers
B60Q 2300/056
BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
60VEHICLES IN GENERAL
QARRANGEMENT OF SIGNALLING OR LIGHTING DEVICES, THE MOUNTING OR SUPPORTING THEREOF OR CIRCUITS THEREFOR, FOR VEHICLES IN GENERAL
2300Indexing codes for automatically adjustable headlamps or automatically dimmable headlamps
05Special features for controlling or switching of the light beam
056Special anti-blinding beams, e.g. a standard beam is chopped or moved in order not to blind
B60Q 2300/41
BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
60VEHICLES IN GENERAL
QARRANGEMENT OF SIGNALLING OR LIGHTING DEVICES, THE MOUNTING OR SUPPORTING THEREOF OR CIRCUITS THEREFOR, FOR VEHICLES IN GENERAL
2300Indexing codes for automatically adjustable headlamps or automatically dimmable headlamps
40Indexing codes relating to other road users or special conditions
41preceding vehicle
B60Q 2300/42
BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
60VEHICLES IN GENERAL
QARRANGEMENT OF SIGNALLING OR LIGHTING DEVICES, THE MOUNTING OR SUPPORTING THEREOF OR CIRCUITS THEREFOR, FOR VEHICLES IN GENERAL
2300Indexing codes for automatically adjustable headlamps or automatically dimmable headlamps
40Indexing codes relating to other road users or special conditions
42oncoming vehicle
B60Q 2300/45
BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
60VEHICLES IN GENERAL
QARRANGEMENT OF SIGNALLING OR LIGHTING DEVICES, THE MOUNTING OR SUPPORTING THEREOF OR CIRCUITS THEREFOR, FOR VEHICLES IN GENERAL
2300Indexing codes for automatically adjustable headlamps or automatically dimmable headlamps
40Indexing codes relating to other road users or special conditions
45Special conditions, e.g. pedestrians, road signs or potential dangers
Déposants
  • NVIDIA CORPORATION [US]/[US]
Inventeurs
  • LI, Jincheng
  • PARK, Minwoo
Mandataires
  • ALCANTARA, Jaclyn S.
  • BACON, Kirk D.
  • SCHNAYER, Jeffrey R.
Données relatives à la priorité
16/991,24212.08.2020US
62/885,77412.08.2019US
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) AUTOMATIC HIGH BEAM CONTROL FOR AUTONOMOUS MACHINE APPLICATIONS
(FR) COMMANDE AUTOMATIQUE DE FAISCEAU ÉLEVÉ POUR DES APPLICATIONS DE MACHINE AUTONOME
Abrégé
(EN)
In various examples, high beam control for vehicles may be automated using a deep neural network (DNN) that processes sensor data received from vehicle sensors. The DNN may process the sensor data to output pixel-level semantic segmentation masks in order to differentiate actionable objects (e.g., vehicles with front or back lights lit, bicyclists, or pedestrians) from other objects (e.g., parked vehicles). Resulting segmentation masks output by the DNN(s), when combined with one or more post processing steps, may be used to generate masks for automated high beam on/off activation and/or dimming or shading – thereby providing additional illumination of an environment for the driver while controlling downstream effects of high beam glare for active vehicles.
(FR)
Dans divers exemples, une commande de faisceau élevée pour des véhicules peut être automatisée à l'aide d'un réseau neuronal profond (DNN) qui traite des données de capteur reçues en provenance de capteurs de véhicule. Le DNN peut traiter les données de capteur pour délivrer en sortie des masques de segmentation sémantique de niveau de pixel afin de différencier des objets exploitables (par exemple, des véhicules ayant des feux avant ou arrière allumés, des cyclistes ou des piétons) à partir d'autres objets (par exemple, des véhicules en stationnement). Des masques de segmentation résultants fournis par le ou les DNN, lorsqu'ils sont combinés à une ou plusieurs étapes de post-traitement, peuvent être utilisés pour générer des masques pour une activation/désactivation et/ou gradation ou ombrage automatisé(e) de faisceau élevé, ce qui permet d'obtenir un éclairage supplémentaire d'un environnement pour le conducteur tout en commandant les effets en aval d'éblouissement de faisceau élevé pour des véhicules actifs.
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international