公开(公告)号：CN119625672A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411757263.7

申请日：2024-12-03

Applicant: 浙江大学

Inventor： 项志宇 ,  王月 ,  庞博文

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化域适应器的V2X协同感知方法和系统。本发明将轻量化的域适应器网络放置在自我车辆搭载的第一V2X协同感知网络的各协同车辆的特征图输入支路中，形成第二V2X协同感知网络，利用训练完成的第二V2X协同感知网络实现自我车辆与协同车辆的协同感知。本发明通过引入域适应器网络，成功实现了在自我车辆与协同车辆特征图异构异质情况下的协同3D目标检测。本发明在无需重新训练整个基础协同检测网络的情况下，通过插入不同特征图各自对应的域适应器，有效缩小了异构异质特征图之间的域差异，大幅提升了基于V2X的协同3D目标检测的检测性能和场景适应性，对于提高自动驾驶的协同感知性能具有很高的实用价值。

公开(公告)号：CN118736019A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410777917.6

申请日：2024-06-17

Applicant: 浙江大学

Inventor： 项志宇 ,  庞博文

IPC: G06T7/80 ,  G06V10/26 ,  G06T7/13

Abstract: 本发明公开了一种基于语义边缘对齐的激光雷达‑相机在线自标定方法。首先对图像和激光雷达采集的数据进行语义分割，得到图像语义分割和点云语义分割结果；接着对图像语义分割结果提取边缘，而点云语义分割结果经过环视视图变换和填充后再提取边缘。在使用存在偏差的初始外参将点云语义边缘投影到图像像素坐标系后，通过由粗到细不断精细化搜索最大匹配得分的方式，优化并修正激光雷达与相机之间的外参。本发明实现了不依赖于标定板的在线联合外参自标定，可适应任意形状的语义类别边缘匹配，不依赖于特定场景，标定精度高，可靠性好，提高了激光雷达与相机在线自标定的场景适应性，对于自动驾驶的准确多传感器融合具有很高实用价值。