METHODS AND SYSTEMS FOR GENERATING TRAINING DATA FOR DETECTING HORIZON AND ROAD PLANE

FIELD: computer technology; machine learning.SUBSTANCE: invention relates to computer methods and systems for machine learning. A method for forming a machine learning model for use in an unmanned vehicle in order to predict the road plane based on an image includes generation of a training data set...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Postnikov Mikhail Mikhailovich, Orlov Vsevolod Nikolaevich
Format: Patent
Sprache:eng ; rus
Schlagworte:
Online-Zugang:Volltext bestellen
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
container_end_page
container_issue
container_start_page
container_title
container_volume
creator Postnikov Mikhail Mikhailovich
Orlov Vsevolod Nikolaevich
description FIELD: computer technology; machine learning.SUBSTANCE: invention relates to computer methods and systems for machine learning. A method for forming a machine learning model for use in an unmanned vehicle in order to predict the road plane based on an image includes generation of a training data set in a computer by receiving data collected during the operation of a training vehicle on the road, including an image related to the first location of the training vehicle on the road, and odometrical data related to the second location of the training vehicle on the road. Generation of the training data set also includes determination of the road plane in the second location of the training vehicle based on odometrical data, determination of a line on the image, addition of this line to the image to form a training example, and addition of this training example to the training data set. This training data set is provided to a machine learning algorithm performed in the computer to form a machine learning model used in the unmanned vehicle, and a new road plane is determined based on a new image using the machine learning model.EFFECT: correct determination of the road plane is achieved.20 cl, 9 dwg Изобретение относится к компьютерным способам и системам для машинного обучения. Способ формирования модели машинного обучения для применения в беспилотном транспортном средстве с целью прогнозирования плоскости дороги на основе изображения включает в себя формирование набора обучающих данных в вычислительном устройстве путем получения данных, собранных при эксплуатации обучающего транспортного средства на дороге, включая изображение, связанное с первым местоположением обучающего транспортного средства на дороге, и одометрические данные, связанные со вторым местоположением обучающего транспортного средства на дороге. Формирование набора обучающих данных также включает определение плоскости дороги во втором местоположении обучающего транспортного средства на основе одометрических данных, определение линии на изображении, добавление к изображению этой линии для формирования обучающего примера и добавление этого обучающего примера в набор обучающих данных. Предоставление этого набора обучающих данных алгоритму машинного обучения, выполняемому в вычислительном устройстве, для формирования модели машинного обучения, используемой в беспилотном транспортном средстве, и определение новой плоскости дороги на основе нового изображения, с использованием модели машинного обучени
format Patent
fullrecord <record><control><sourceid>epo_EVB</sourceid><recordid>TN_cdi_epo_espacenet_RU2767838C1</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><sourcerecordid>RU2767838C1</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-epo_espacenet_RU2767838C13</originalsourceid><addsrcrecordid>eNrjZAj1dQ3x8HcJVnD0c1EIjgwOcfUNVnDzD1Jwd_VzDXIM8fRzVwgJcvT0AzFcHEMcwZIuriGuzmA5D_8gzyh_P7D2IH9HF4UAH0c_Vx4G1rTEnOJUXijNzaDg5hri7KGbWpAfn1pckJicmpdaEh8UamRuZm5hbOFsaEyEEgD0dTAO</addsrcrecordid><sourcetype>Open Access Repository</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>patent</recordtype></control><display><type>patent</type><title>METHODS AND SYSTEMS FOR GENERATING TRAINING DATA FOR DETECTING HORIZON AND ROAD PLANE</title><source>esp@cenet</source><creator>Postnikov Mikhail Mikhailovich ; Orlov Vsevolod Nikolaevich</creator><creatorcontrib>Postnikov Mikhail Mikhailovich ; Orlov Vsevolod Nikolaevich</creatorcontrib><description>FIELD: computer technology; machine learning.SUBSTANCE: invention relates to computer methods and systems for machine learning. A method for forming a machine learning model for use in an unmanned vehicle in order to predict the road plane based on an image includes generation of a training data set in a computer by receiving data collected during the operation of a training vehicle on the road, including an image related to the first location of the training vehicle on the road, and odometrical data related to the second location of the training vehicle on the road. Generation of the training data set also includes determination of the road plane in the second location of the training vehicle based on odometrical data, determination of a line on the image, addition of this line to the image to form a training example, and addition of this training example to the training data set. This training data set is provided to a machine learning algorithm performed in the computer to form a machine learning model used in the unmanned vehicle, and a new road plane is determined based on a new image using the machine learning model.EFFECT: correct determination of the road plane is achieved.20 cl, 9 dwg Изобретение относится к компьютерным способам и системам для машинного обучения. Способ формирования модели машинного обучения для применения в беспилотном транспортном средстве с целью прогнозирования плоскости дороги на основе изображения включает в себя формирование набора обучающих данных в вычислительном устройстве путем получения данных, собранных при эксплуатации обучающего транспортного средства на дороге, включая изображение, связанное с первым местоположением обучающего транспортного средства на дороге, и одометрические данные, связанные со вторым местоположением обучающего транспортного средства на дороге. Формирование набора обучающих данных также включает определение плоскости дороги во втором местоположении обучающего транспортного средства на основе одометрических данных, определение линии на изображении, добавление к изображению этой линии для формирования обучающего примера и добавление этого обучающего примера в набор обучающих данных. Предоставление этого набора обучающих данных алгоритму машинного обучения, выполняемому в вычислительном устройстве, для формирования модели машинного обучения, используемой в беспилотном транспортном средстве, и определение новой плоскости дороги на основе нового изображения, с использованием модели машинного обучения. Достигается правильное определение плоскости дороги. 6 н. и 14 з.п. ф-лы, 9 ил.</description><language>eng ; rus</language><subject>ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PLURAL DIVERSE PRIME-MOVERS INVEHICLES ; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OFTRANSMISSIONS IN VEHICLES ; ARRANGEMENTS IN CONNECTION WITH COOLING, AIR INTAKE, GASEXHAUST OR FUEL SUPPLY OF PROPULSION UNITS, IN VEHICLES ; AUXILIARY DRIVES FOR VEHICLES ; CALCULATING ; COMPUTING ; CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE ORDIFFERENT FUNCTION ; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES ; CONTROLLING ; COUNTING ; HANDLING RECORD CARRIERS ; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL ; INSTRUMENTATION OR DASHBOARDS FOR VEHICLES ; PERFORMING OPERATIONS ; PHYSICS ; PRESENTATION OF DATA ; RECOGNITION OF DATA ; RECORD CARRIERS ; REGULATING ; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TOTHE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT ; SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES ; TRANSPORTING ; VEHICLES IN GENERAL</subject><creationdate>2022</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20220322&amp;DB=EPODOC&amp;CC=RU&amp;NR=2767838C1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,780,885,25564,76547</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20220322&amp;DB=EPODOC&amp;CC=RU&amp;NR=2767838C1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>Postnikov Mikhail Mikhailovich</creatorcontrib><creatorcontrib>Orlov Vsevolod Nikolaevich</creatorcontrib><title>METHODS AND SYSTEMS FOR GENERATING TRAINING DATA FOR DETECTING HORIZON AND ROAD PLANE</title><description>FIELD: computer technology; machine learning.SUBSTANCE: invention relates to computer methods and systems for machine learning. A method for forming a machine learning model for use in an unmanned vehicle in order to predict the road plane based on an image includes generation of a training data set in a computer by receiving data collected during the operation of a training vehicle on the road, including an image related to the first location of the training vehicle on the road, and odometrical data related to the second location of the training vehicle on the road. Generation of the training data set also includes determination of the road plane in the second location of the training vehicle based on odometrical data, determination of a line on the image, addition of this line to the image to form a training example, and addition of this training example to the training data set. This training data set is provided to a machine learning algorithm performed in the computer to form a machine learning model used in the unmanned vehicle, and a new road plane is determined based on a new image using the machine learning model.EFFECT: correct determination of the road plane is achieved.20 cl, 9 dwg Изобретение относится к компьютерным способам и системам для машинного обучения. Способ формирования модели машинного обучения для применения в беспилотном транспортном средстве с целью прогнозирования плоскости дороги на основе изображения включает в себя формирование набора обучающих данных в вычислительном устройстве путем получения данных, собранных при эксплуатации обучающего транспортного средства на дороге, включая изображение, связанное с первым местоположением обучающего транспортного средства на дороге, и одометрические данные, связанные со вторым местоположением обучающего транспортного средства на дороге. Формирование набора обучающих данных также включает определение плоскости дороги во втором местоположении обучающего транспортного средства на основе одометрических данных, определение линии на изображении, добавление к изображению этой линии для формирования обучающего примера и добавление этого обучающего примера в набор обучающих данных. Предоставление этого набора обучающих данных алгоритму машинного обучения, выполняемому в вычислительном устройстве, для формирования модели машинного обучения, используемой в беспилотном транспортном средстве, и определение новой плоскости дороги на основе нового изображения, с использованием модели машинного обучения. Достигается правильное определение плоскости дороги. 6 н. и 14 з.п. ф-лы, 9 ил.</description><subject>ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PLURAL DIVERSE PRIME-MOVERS INVEHICLES</subject><subject>ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OFTRANSMISSIONS IN VEHICLES</subject><subject>ARRANGEMENTS IN CONNECTION WITH COOLING, AIR INTAKE, GASEXHAUST OR FUEL SUPPLY OF PROPULSION UNITS, IN VEHICLES</subject><subject>AUXILIARY DRIVES FOR VEHICLES</subject><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE ORDIFFERENT FUNCTION</subject><subject>CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES</subject><subject>CONTROLLING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>HANDLING RECORD CARRIERS</subject><subject>IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL</subject><subject>INSTRUMENTATION OR DASHBOARDS FOR VEHICLES</subject><subject>PERFORMING OPERATIONS</subject><subject>PHYSICS</subject><subject>PRESENTATION OF DATA</subject><subject>RECOGNITION OF DATA</subject><subject>RECORD CARRIERS</subject><subject>REGULATING</subject><subject>ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TOTHE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT</subject><subject>SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES</subject><subject>TRANSPORTING</subject><subject>VEHICLES IN GENERAL</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2022</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNrjZAj1dQ3x8HcJVnD0c1EIjgwOcfUNVnDzD1Jwd_VzDXIM8fRzVwgJcvT0AzFcHEMcwZIuriGuzmA5D_8gzyh_P7D2IH9HF4UAH0c_Vx4G1rTEnOJUXijNzaDg5hri7KGbWpAfn1pckJicmpdaEh8UamRuZm5hbOFsaEyEEgD0dTAO</recordid><startdate>20220322</startdate><enddate>20220322</enddate><creator>Postnikov Mikhail Mikhailovich</creator><creator>Orlov Vsevolod Nikolaevich</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20220322</creationdate><title>METHODS AND SYSTEMS FOR GENERATING TRAINING DATA FOR DETECTING HORIZON AND ROAD PLANE</title><author>Postnikov Mikhail Mikhailovich ; Orlov Vsevolod Nikolaevich</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_RU2767838C13</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>eng ; rus</language><creationdate>2022</creationdate><topic>ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PLURAL DIVERSE PRIME-MOVERS INVEHICLES</topic><topic>ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OFTRANSMISSIONS IN VEHICLES</topic><topic>ARRANGEMENTS IN CONNECTION WITH COOLING, AIR INTAKE, GASEXHAUST OR FUEL SUPPLY OF PROPULSION UNITS, IN VEHICLES</topic><topic>AUXILIARY DRIVES FOR VEHICLES</topic><topic>CALCULATING</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE ORDIFFERENT FUNCTION</topic><topic>CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES</topic><topic>CONTROLLING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>HANDLING RECORD CARRIERS</topic><topic>IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL</topic><topic>INSTRUMENTATION OR DASHBOARDS FOR VEHICLES</topic><topic>PERFORMING OPERATIONS</topic><topic>PHYSICS</topic><topic>PRESENTATION OF DATA</topic><topic>RECOGNITION OF DATA</topic><topic>RECORD CARRIERS</topic><topic>REGULATING</topic><topic>ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TOTHE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT</topic><topic>SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES</topic><topic>TRANSPORTING</topic><topic>VEHICLES IN GENERAL</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>Postnikov Mikhail Mikhailovich</creatorcontrib><creatorcontrib>Orlov Vsevolod Nikolaevich</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>Postnikov Mikhail Mikhailovich</au><au>Orlov Vsevolod Nikolaevich</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>METHODS AND SYSTEMS FOR GENERATING TRAINING DATA FOR DETECTING HORIZON AND ROAD PLANE</title><date>2022-03-22</date><risdate>2022</risdate><abstract>FIELD: computer technology; machine learning.SUBSTANCE: invention relates to computer methods and systems for machine learning. A method for forming a machine learning model for use in an unmanned vehicle in order to predict the road plane based on an image includes generation of a training data set in a computer by receiving data collected during the operation of a training vehicle on the road, including an image related to the first location of the training vehicle on the road, and odometrical data related to the second location of the training vehicle on the road. Generation of the training data set also includes determination of the road plane in the second location of the training vehicle based on odometrical data, determination of a line on the image, addition of this line to the image to form a training example, and addition of this training example to the training data set. This training data set is provided to a machine learning algorithm performed in the computer to form a machine learning model used in the unmanned vehicle, and a new road plane is determined based on a new image using the machine learning model.EFFECT: correct determination of the road plane is achieved.20 cl, 9 dwg Изобретение относится к компьютерным способам и системам для машинного обучения. Способ формирования модели машинного обучения для применения в беспилотном транспортном средстве с целью прогнозирования плоскости дороги на основе изображения включает в себя формирование набора обучающих данных в вычислительном устройстве путем получения данных, собранных при эксплуатации обучающего транспортного средства на дороге, включая изображение, связанное с первым местоположением обучающего транспортного средства на дороге, и одометрические данные, связанные со вторым местоположением обучающего транспортного средства на дороге. Формирование набора обучающих данных также включает определение плоскости дороги во втором местоположении обучающего транспортного средства на основе одометрических данных, определение линии на изображении, добавление к изображению этой линии для формирования обучающего примера и добавление этого обучающего примера в набор обучающих данных. Предоставление этого набора обучающих данных алгоритму машинного обучения, выполняемому в вычислительном устройстве, для формирования модели машинного обучения, используемой в беспилотном транспортном средстве, и определение новой плоскости дороги на основе нового изображения, с использованием модели машинного обучения. Достигается правильное определение плоскости дороги. 6 н. и 14 з.п. ф-лы, 9 ил.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record>
fulltext fulltext_linktorsrc
identifier
ispartof
issn
language eng ; rus
recordid cdi_epo_espacenet_RU2767838C1
source esp@cenet
subjects ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PLURAL DIVERSE PRIME-MOVERS INVEHICLES
ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OFTRANSMISSIONS IN VEHICLES
ARRANGEMENTS IN CONNECTION WITH COOLING, AIR INTAKE, GASEXHAUST OR FUEL SUPPLY OF PROPULSION UNITS, IN VEHICLES
AUXILIARY DRIVES FOR VEHICLES
CALCULATING
COMPUTING
CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE ORDIFFERENT FUNCTION
CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES
CONTROLLING
COUNTING
HANDLING RECORD CARRIERS
IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
INSTRUMENTATION OR DASHBOARDS FOR VEHICLES
PERFORMING OPERATIONS
PHYSICS
PRESENTATION OF DATA
RECOGNITION OF DATA
RECORD CARRIERS
REGULATING
ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TOTHE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
TRANSPORTING
VEHICLES IN GENERAL
title METHODS AND SYSTEMS FOR GENERATING TRAINING DATA FOR DETECTING HORIZON AND ROAD PLANE
url https://sfx.bib-bvb.de/sfx_tum?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2025-01-05T18%3A11%3A11IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-epo_EVB&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:patent&rft.genre=patent&rft.au=Postnikov%20Mikhail%20Mikhailovich&rft.date=2022-03-22&rft_id=info:doi/&rft_dat=%3Cepo_EVB%3ERU2767838C1%3C/epo_EVB%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&disable_directlink=true&sfx.directlink=off&sfx.report_link=0&rft_id=info:oai/&rft_id=info:pmid/&rfr_iscdi=true