摘要
用于对象识别的系统和方法,所述系统具有:间距传感器(2),其用于生成周围环境的三维点云,其中所述三维点云的每个数据点具有在所述间距传感器(2)的周围环境中的对象的表面上的位置的空间坐标;深度神经网络(3),其用于基于由所述间距传感器(2)生成的三维点云计算对象的输出特征,其中针对每个输出特征在其计算过程中确定相关联的不确定性信息;以及输出单元(4),其用于在分配给所述对象的边界框中输出基于所计算的输出特征所识别的对象,所述边界框再现针对所计算的输出特征的所确定的不确定性信息。
技术关键词
间距传感器
深度神经网络
输出特征
对象识别
交通监控设备
点云
雷达传感器
格式
数据
坐标
家用电器
阶段
建筑物
地点
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噪声标签图像
校准策略
深度神经网络模型
分类方法
标记
模型训练方法
深度学习模型
图像
注意力
非易失性存储介质
联合特征提取
运动模式识别
运动状态评估
深度神经网络学习
数据
可变形卷积神经网络
历史运行数据
变量
预测NOx排放
特征值