WO2024049670 - REAL-TIME OBJECT DETECTION FROM DECOMPRESSED IMAGES

National phase entry is expected:
Publication Number WO/2024/049670
Publication Date 07.03.2024
International Application No. PCT/US2023/030714
International Filing Date 21.08.2023
Title [English] REAL-TIME OBJECT DETECTION FROM DECOMPRESSED IMAGES [French] DÉTECTION D'OBJET EN TEMPS RÉEL À PARTIR D'IMAGES DÉCOMPRESSÉES
Applicants ** NETRADYNE, INC. 9171 Towne Centre Drive Suite 110 San Diego, California 92122, US
Inventors ** YERAKARAJU, Suresh Kumar 9171 Towne Centre Drive, Suite 110 San Diego, California 92122, US MOTUTI, Shravan Kumar 9171 Towne Centre Drive Suite 110 San Diego, California 92122, US GUPTA, Hitesh 9171 Towne Centre Drive, Suite 110 San Diego, California 92122, US MATHAD, Praveen 9171 Towne Centre Drive Suite 110 San Diego, California 92122, US YEDLA, Arvind 9171 Towne Centre Drive Suite 110 San Diego, California 92122, US ANNAPUREDDY, Venkata Sreekanta Reddy 9171 Towne Centre Drive Suite 110 San Diego, California 92122, US
Priority Data 63/401,746  29.08.2022  US
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Quotation for National Phase entry

Country Stages Total
China Filing 1270
EPO Filing, Examination 8076
Japan Filing 576
South Korea Filing 576
USA Filing, Examination 2205
+ Add country
MasterCard Visa
Total: 12703
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Abstract [English] Disclosed herein are systems and methods for training and implementing a machine learning model for object detection. A first computing device remote to a vehicle can train a machine learning model by receiving a decoded set of previously encoded training image data and training the machine learning model to detect objects within images based on the decoded set of training image data. A processor of a second computing device can encode at least one image captured by a camera. The processor can decode the encoded at least one image. The processor can execute the machine learning model to extract a set of objects from the decoded at least one image. [French] Sont divulgués des systèmes et des procédés d'apprentissage et de mise en œuvre d'un modèle d'apprentissage automatique pour la détection d'objet. Un premier dispositif informatique distant d'un véhicule peut entraîner un modèle d'apprentissage automatique en recevant un ensemble décodé de données d'image d'apprentissage précédemment codées et en entraînant le modèle d'apprentissage automatique pour détecter des objets dans des images sur la base de l'ensemble décodé de données d'image d'apprentissage. Un processeur d'un deuxième dispositif informatique peut coder au moins une image capturée par une caméra. Le processeur peut décoder la ou les images codées. Le processeur peut exécuter le modèle d'apprentissage automatique pour extraire un ensemble d'objets à partir de l'au moins une image décodée.