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公开(公告)号：CN112346037B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202011301405.0
申请日：2020-11-19
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明公开了一种车载激光雷达的标定方法、装置、设备及车辆。包括：获取待标定激光雷达扫描路面的第一激光点云、扫描设定障碍物的第二激光点云和扫描路沿的第三激光点云；获取基准激光雷达扫描所述设定障碍物的第四激光点云，扫描所述路沿的第五激光点云；根据所述第一激光点云对所述待标定激光雷达的俯仰角和/或横滚角进行标定；根据所述第二激光点云和所述第四激光点云的比较结果对所述待标定激光雷达的X方向参数和/或Y方向参数进行标定；根据所述第三激光点云和所述第五激光点云的比较结果对对所述待标定激光雷达的航向角进行标定；根据俯仰角及横滚角标定结果对所述待标定激光雷达的Z方向参数进行标定。提高激光雷达标定的精度。
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公开(公告)号：CN115760575A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211465503.7
申请日：2022-11-22
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种激光点云数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：确定点云数据在极坐标系下所对应的深度图像；对所述深度图像进行行采样处理，得到至少一组待输入预先构建的神经网络中的采样数据；其中，所述神经网络中包括扩展残差块；基于所述神经网络对所述采样数据进行处理，得到超分辨率下的目标点云数据。解决了基于点云数据的特征提取不够准确，得到的图像分辨率不高问题，实现了从激光点云数据中获取更多特征信息，得到超分辨率的点云数据，以基于目标点云数据辅助车辆自动驾驶的效果。
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公开(公告)号：CN114897838A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210535833.2
申请日：2022-05-17
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种点云数据的增强方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：获取目标点云帧中的点云，得到原始点云，并将原始点云进行分割，得到多个原始点云单元；从多个原始点云单元中确定多个地面点云单元，并由多个地面点云单元组合为地面点云；对地面点云进行划分，得到多个栅格区域，并确定各个栅格区域的地面高度；从历史点云帧中获取目标障碍物点云，并确定目标障碍物点云对应的障碍物高度；依据障碍物高度和各个栅格区域的地面高度，将目标障碍物点云添加至原始点云，得到增强后的点云。通过本申请，改善了相关技术中新增障碍物点云的位置不准确，导致应用增强后的点云数据训练的检测模型对障碍物检测时误检率增加的问题。
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公开(公告)号：CN114861014A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210442005.4
申请日：2022-04-25
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06F16/903 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种数据处理方法、装置、计算机可读存储介质。其中，该方法包括：获取包括多个子点云数据的点云数据，多个子点云数据为基于预定点云测试点的坐标对点云数据进行分割得到；获取第一子点云数据的初始特征以及多个第二子点云数据的初始特征，多个第二子点云数据为多个子点云数据中除第一子点云数据之外的子点云数据；基于第一子点云数据的初始特征以及多个第二子点云数据的初始特征，获取多个第二子点云数据的初始特征分别相对于第一子点云数据的初始特征的相关性权重系数，进而确定第一子点云数据的特征修正值。本发明解决了在相关技术中，在对点云数据进行特征提取时，存在无法获取全局特征信息的技术问题。
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公开(公告)号：CN114509785A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210143623.9
申请日：2022-02-16
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01S17/931 , G01S7/48 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种三维物体检测方法、装置、存储介质、处理器及系统。其中，该方法包括：获取三维物体的原始点云；对原始点云进行分类处理，从原始点云中筛选得到部分点云，其中，部分点云属于相同的目标分类；基于部分点云中每个点云对应的点云栅格进行特征聚合处理，确定部分点云对应的第一点云特征图数据块；对第一点云特征图数据块进行特征提取，得到第二点云特征图数据块；基于第二点云特征图数据块预测三维物体的类别与位置。本发明解决了相关技术的三维物体检测过程中障碍物特征信息表达不足，导致模型推理速度和障碍物检测性能无法兼顾的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112346037A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011301405.0
申请日：2020-11-19
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明公开了一种车载激光雷达的标定方法、装置、设备及车辆。包括：获取待标定激光雷达扫描路面的第一激光点云、扫描设定障碍物的第二激光点云和扫描路沿的第三激光点云；获取基准激光雷达扫描所述设定障碍物的第四激光点云，扫描所述路沿的第五激光点云；根据所述第一激光点云对所述待标定激光雷达的俯仰角和/或横滚角进行标定；根据所述第二激光点云和所述第四激光点云的比较结果对所述待标定激光雷达的X方向参数和/或Y方向参数进行标定；根据所述第三激光点云和所述第五激光点云的比较结果对对所述待标定激光雷达的航向角进行标定；根据俯仰角及横滚角标定结果对所述待标定激光雷达的Z方向参数进行标定。提高激光雷达标定的精度。
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公开(公告)号：CN119296065A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411784156.3
申请日：2024-12-06
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: G06V20/56 , G01S17/931 , G01S17/89 , G01C21/00 , G06V20/64 , G06V10/762 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达神经网络的道路线检测方法、装置、设备及介质，涉及道路线检测技术领域，该方法包括：获取待检测道路对应的目标点云数据，并将目标点云数据转换为栅格特征数据；将栅格特征数据输入至雷达神经网络模型，得到雷达神经网络模型输出的与栅格特征数据对应的置信度和编码值；根据置信度和编码值，基于密度聚类算法将栅格特数据进行聚类，基于聚类结果待检测道路对应的道路线。本发明的技术方案，通过雷达神经网络对点云数据对应的栅格特征数据处理，实现了对道路线检测的长距离检测，检测效果稳定且准确。
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公开(公告)号：CN114743180A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210442038.9
申请日：2022-04-25
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06V20/58 , G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/25
Abstract: 本发明公开了一种检测结果的识别方法、装置、存储介质和处理器。其中，该方法包括：获取由检测模型输出的检测结果，其中，检测结果由检测模型对目标类型场景下的检测对象进行检测得到；确定检测结果中的检测框，其中，检测框用于确定检测对象的位置；基于距离阈值，确定检测框和对应的真值框之间的匹配结果，其中，距离阈值用于表征检测框和真值框之间匹配的距离范围的临界值，匹配结果用于表示检测框和真值框之间的匹配程度；基于多个匹配结果，确定目标分数，其中，目标分数用于表征检测结果的准确程度。本发明解决了对模型效果评估的准确性低的技术问题。
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公开(公告)号：CN118823710A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410803410.3
申请日：2024-06-20
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/766
Abstract: 本发明公开了一种车道线检测方法、装置、设备及介质，该方法应用于设置有车载雷达的车辆，通过获取车辆的行驶方向环境的三维雷达点云数据；对三维雷达点云数据进行栅格划分，得到栅格特征数据；将栅格特征数据输入至深度多项式回归模型，得到至少一组输出数据；每一组输出数据包括预设一元多次多项式函数中的多项式参数和车道线目标点的第一坐标数据；第一坐标数据为车道线目标点在行驶方向上的坐标数据；对于每一组输出数据，基于输出数据中的多项式参数和预设一元多次多项式函数得到一个目标多项式函数；基于目标多项式函数和输出数据中的车道线目标点的第一坐标数据得到每一组输出数据对应的目标车道线。本发明实施例提高了车道线计算速度。
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公开(公告)号：CN117192520A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311401414.0
申请日：2023-10-26
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明实施例公开一种雷达标定参数的校验方法、装置、设备和介质，该方法包括：在标定校验环境内，获取目标车辆中每个雷达对应的安装信息和每个雷达扫描到的第一点云图像；基于安装信息，确定各个雷达对应的目标地面重合度，并对目标地面重合度进行地面重合度校验，确定第一雷达标定参数对应的第一校验结果；基于第一点云图像，确定各个雷达对应的目标靶标重合度，并对目标靶标重合度进行靶标重合度校验，确定第二雷达标定参数对应的第二校验结果。通过本发明实施例的技术方案，可以对雷达标定参数进行自动校验，无需人工校验，从而提高雷达标定参数的校验效率和准确性。
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