WO2024145861 - AUTOMATIC RANGE-BASED POINT CLOUD DENSITY OPTIMIZATION FOR LIDAR PERCEPTION
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2024/145861
Publication Date
11.07.2024
International Application No.
PCT/CN2023/070616
International Filing Date
05.01.2023
Title **
[English]
AUTOMATIC RANGE-BASED POINT CLOUD DENSITY OPTIMIZATION FOR LIDAR PERCEPTION
[French]
OPTIMISATION DE DENSITÉ DE NUAGE DE POINTS BASÉE SUR UNE PORTÉE AUTOMATIQUE POUR PERCEPTION LIDAR
Applicants **
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
Huawei Administration Building, Bantian,Longgang District
Shenzhen, Guangdong 518129, CN
Inventors
HE, Yannis Yiming
Suite 400, 303 Terry Fox Drive, Kanata
Ottawa, Ontario 231, CA
CORRAL-SOTO, Eduardo R.
Suite 400, 303 Terry Fox Drive, Kanata
Ottawa, Ontario 231, CA
LIU, Bingbing
Huawei Administration Building, Bantian,Longgang District
Shenzhen, Guangdong 518129, CN
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
| Number of Priorities | * |
| Number of Multi-Dependent Claims | * |
| Number of Drawings | * |
| Pages for Publication | * |
| Number of Pages with Drawings | * |
| Pages of Specification | * |
| * | |
| * | |
International Searching Authority |
CNIPA
* |
| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
* |
| * | |
| * | |
| * | |
| * | |
| Entry into National Phase under |
Chapter I
* |
| Translation |
|
Recalculate
* The data is based on automatic recognition. Please verify and amend if necessary.
** IP-Coster compiles data from publicly available sources. If this data includes your personal information, you can contact us to request its removal.
Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing | 1228 | |
| EPO | Filing, Examination | 8033 | |
| Japan | Filing | 588 | |
| South Korea | Filing | 482 | |
| USA | Filing, Examination | 3310 |
Total: 13641 USD
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
Abstract[English]
There is provided a method of detecting objects in surroundings of a LiDAR system, the method comprising executing, using a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) model, an iterative process for automatically generating a target density parameter for an in-use point cloud (802), the executing including acquiring a performance score from an object detection model; generating, using the MCMC model, a new candidate density parameter based on the performance score and a previous candidate density parameter, during a subsequent iteration, updating, using the MCMC model, the new candidate density parameter, thereby determining the target density parameter, the updating being based on a new performance score and the new candidate density parameter, generating, using a density adjustment function, a modified in-use point cloud (802); and generating, using the object detection model, a predicted output indicative of detected objects in the surroundings using the modified in-use point cloud (802).[French]
L'invention concerne un procédé de détection d'objets dans l'environnement d'un système LiDAR, le procédé comprenant les étapes consistant à exécuter, à l'aide d'un modèle de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC), un processus itératif pour générer automatiquement un paramètre de densité cible pour un nuage de points en utilisation (802), l'exécution comprenant l'acquisition d'un score de performance à partir d'un modèle de détection d'objet ; générer, à l'aide du modèle MCMC, un nouveau paramètre de densité candidat sur la base du score de performance et d'un paramètre de densité candidat précédent, pendant une itération ultérieure, mettre à jour, à l'aide du modèle MCMC, le nouveau paramètre de densité candidat, pour ainsi déterminer le paramètre de densité cible, la mise à jour étant basée sur un nouveau score de performance et le nouveau paramètre de densité candidat, générer, à l'aide d'une fonction d'ajustement de densité, un nuage de points en utilisation (802) modifié ; et générer, à l'aide du modèle de détection d'objet, une sortie prédite indiquant des objets détectés dans l'environnement à l'aide du nuage de points en utilisation (802) modifié.