WO2023017317 - ENVIRONMENTALLY AWARE PREDICTION OF HUMAN BEHAVIORS
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2023/017317
Publication Date
16.02.2023
International Application No.
PCT/IB2022/000458
International Filing Date
15.08.2022
Title **
[English]
ENVIRONMENTALLY AWARE PREDICTION OF HUMAN BEHAVIORS
[French]
PRÉDICTION DE COMPORTEMENTS HUMAINS SENSIBLE À L'ENVIRONNEMENT
Applicants **
HUMANISING AUTONOMY LIMITED
Somerset House, Strand
London WC2R 1LA, GB
Inventors
NOOTEBOOM, Leslie, Cees
Humanising Autonomy Limited
Somerset House, Strand
London VC2R 1LA, GB
BOSE, Raunaq
Humanising Autonomy Limited
Somerset House, Strand
London WC2R 1LA, GB
PINDEUS, Maya, Audrey, Lara
Humanising Autonomy Limited
Somerset House, Strand
London WC2R 1LA, GB
NOY, Dominic
Humanising Autonomy Limited
Somerset House, Strand
London WC2R 1LA, GB
EVERARD, James, Over
Humanising Autonomy Limited
Somerset House, Strand
London WC2R 1LA, GB
PRADEEP, Yazhini, Chitra
Humanising Autonomy Limited
Somerset House, Strand
London WC3R 1LA, GB
Priority Data
17/402,418
13.08.2021
US
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 | * |
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International Searching Authority |
EPO
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
* |
| Translation |
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Recalculate
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing | 1282 | |
| EPO | Filing, Examination | 6408 | |
| Japan | Filing | 591 | |
| South Korea | Filing | 575 | |
| USA | Filing, Examination | 6310 |
Total: 15166 USD
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
Abstract[English]
A behavior prediction system predicts human behaviors based on environment-aware information such as camera movement data and geospatial data. The system receives sensor data of a vehicle reflecting a state of the vehicle at a given time and a given location. The system determines a field of concern in images of a video stream and determines one or more portions of images of the video stream that correspond to the field of concern. The system may apply different levels of processing powers to objects in the images based on whether an object is in the field of concern. The system then generates features of objects and identify VRUs from the objects of the video stream. For the identified VRUs, the system inputs a representation of the VRUs and the features into a machine learning model, and outputs from the machine learning model a behavioral risk assessment of the VRUs.[French]
Un système de prédiction de comportements prédit des comportements humains sur la base d'informations sensibles à l'environnement telles que des données de mouvement de caméra et des données géospatiales. Le système reçoit des données de capteur d'un véhicule reflétant un état du véhicule à un instant donné et à un emplacement donné. Le système détermine un domaine de préoccupation dans des images d'un flux vidéo et détermine une ou plusieurs parties d'images du flux vidéo qui correspondent au domaine de préoccupation. Le système peut appliquer différents niveaux de puissances de traitement à des objets dans les images selon qu'un objet est dans le domaine de préoccupation ou non. Le système génère ensuite des caractéristiques d'objets et identifie des VRU parmi les objets du flux vidéo. Pour les VRU identifiés, le système introduit une représentation des VRU et les caractéristiques dans un modèle d'apprentissage automatique, et obtient en sortie du modèle d'apprentissage automatique une évaluation de risque comportemental des VRU.