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原文传递通过无监督学习的对象跟踪

专利名称：	通过无监督学习的对象跟踪
摘要：	车辆中的计算设备可以通过基于第一3D数据点的联合概率确定以对象为中心的第一矩形边界来确定对象，然后通过基于由第一矩形边界决定第二3D数据点的联合贝叶斯概率确定以对象为中心的第二矩形边界来确定对象，以及基于确定的对象驾驶车辆。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	美国;US
申请人：	福特全球技术公司
发明人：	凯文·威福尔斯
专利状态：	有效
发布日期：	2019-01-01T00:00:00+0800
申请号：	CN201810024904.6
公开号：	CN108327724A
代理机构：	北京连和连知识产权代理有限公司 11278
代理人：	张腾
分类号：	B60W50/00(2006.01)I;B;B60;B60W;B60W50;B60W50/00
申请人地址：	美国密歇根州迪尔伯恩市中心大道330号800室
主权项：	1.一种方法，包括：通过基于联合概率确定以对象为中心的第一矩形边界，来基于多个第一3D数据点确定所述对象；通过基于所述第一矩形边界和所述联合概率确定以所述对象为中心的第二矩形边界，来确定多个第二3D数据点中的所述对象；以及基于所述对象驾驶车辆。
所属类别：	发明专利