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公开(公告)号：CN109272776A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811323397.2
申请日：2018-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明为一种基于图像处理的防追尾预警系统，解决了现有防追尾预警装置在预警时只能对自身车辆进行预警，不能给后方车辆进行提示的不足，通过对车辆信息获取单元发送的车牌图像进行识别，获得两车之间实际距离以及两车的相对速度和相对加速度，根据采集到的车辆自身车速，计算出安全车距；通过两车之间的实际距离计算获得警戒车速；将两车之间的实际距离与安全距离进行对比判断，两车之间的实际距离小于安全距离时发出预警信号，两车之间距离大于安全距离时，为后车驾驶员提供警戒车速；同时设定两车相对加速度的临界值，测得两车相对加速度大于设定的两车相对加速度临界值时前车出现急刹车，后车内发出预警信号并将该预警信号传递至其后方车辆。
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公开(公告)号：CN114964276B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210588384.8
申请日：2022-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明涉及动态视觉定位与建图方案领域，更具体的说是一种融合惯导的动态视觉SLAM方法，利用惯导IMU与相机互补的提升SLAM方法的精度和鲁棒性，该方法包括以下步骤：S1：计算IMU位姿；S2：鲁棒性的相机位姿估计；S3：融合IMU的紧耦合优化；首先，根据IMU积分获得IMU坐标系下的位姿、速度；其次，在相机视觉条件不足，即车辆快速运动、物体遮挡、光线变化等，可使用IMU位姿数据提供车辆定位结果，增强动态视觉SLAM系统的鲁棒性；采用基于贝叶斯网络的因子图搭建融合优化算法，引入IMU预积分因子进行全局约束；通过在KITTI数据集上的实验结果对比，可知，本方法在精度上优于纯视觉动态SLAM。
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公开(公告)号：CN114964276A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210588384.8
申请日：2022-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明涉及动态视觉定位与建图方案领域，更具体的说是一种融合惯导的动态视觉SLAM方法，利用惯导IMU与相机互补的提升SLAM方法的精度和鲁棒性，该方法包括以下步骤：S1：计算IMU位姿；S2：鲁棒性的相机位姿估计；S3：融合IMU的紧耦合优化；首先，根据IMU积分获得IMU坐标系下的位姿、速度；其次，在相机视觉条件不足，即车辆快速运动、物体遮挡、光线变化等，可使用IMU位姿数据提供车辆定位结果，增强动态视觉SLAM系统的鲁棒性；采用基于贝叶斯网络的因子图搭建融合优化算法，引入IMU预积分因子进行全局约束；通过在KITTI数据集上的实验结果对比，可知，本方法在精度上优于纯视觉动态SLAM。
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公开(公告)号：CN109272776B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201811323397.2
申请日：2018-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明为一种基于图像处理的防追尾预警系统，解决了现有防追尾预警装置在预警时只能对自身车辆进行预警，不能给后方车辆进行提示的不足，通过对车辆信息获取单元发送的车牌图像进行识别，获得两车之间实际距离以及两车的相对速度和相对加速度，根据采集到的车辆自身车速，计算出安全车距；通过两车之间的实际距离计算获得警戒车速；将两车之间的实际距离与安全距离进行对比判断，两车之间的实际距离小于安全距离时发出预警信号，两车之间距离大于安全距离时，为后车驾驶员提供警戒车速；同时设定两车相对加速度的临界值，测得两车相对加速度大于设定的两车相对加速度临界值时前车出现急刹车，后车内发出预警信号并将该预警信号传递至其后方车辆。
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