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公开(公告)号：CN116753986A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310712652.7
申请日：2023-06-15
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
Abstract: 本发明实施例公开一种感知传感器参数标定方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取车辆运行状态下的行驶参数信息和感知传感器的在线标定结果，根据行驶参数信息和在线标定结果更新标定结果列表，检测到智能驾驶功能开启时，在标定结果列表内确定当前采集的行驶参数信息对应的目标标定结果，按照目标标定结果更新感知传感器的标定参数。本发明实施例，通过行驶参数信息和感知传感器的在线标定结果更新标定结果列表，智能驾驶开启时，从标定结果列表中确定当前行驶参数信息对应的目标标定结果作为感知传感器的标定参数，可解决车辆不同状态时传感器标定参数变化继而导致智能驾驶性能下降的问题，消除参数误差，提升感知传感器后续计算准确度。
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公开(公告)号：CN116684569A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310651109.0
申请日：2023-06-02
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: H04N13/363 , H04N13/275 , G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种虚拟立体物体成像方法、装置、相机及存储介质。该方法包括：响应于虚拟立体物体成像事件被触发，创建目标虚拟立体物体；基于中心投影原理将目标虚拟立体物体投影到虚拟投影平面，得到虚拟投影像；对虚拟投影平面上的虚拟投影像进行成像。本发明实施例提供的技术方案，可以在适用各种需求的同时，节省对立体物体进行更换所耗费的时间和人力资源，得到目标虚拟立体物体在真实的相机模型中所呈现出来的视觉效果，进而提高视觉算法评估的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN113096019B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110470535.5
申请日：2021-04-28
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: G06T3/40 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种图像重建方法、装置、图像处理设备及存储介质。该方法包括：基于预设的去压缩效应网络，分别从离散余弦变换域和像素域对输入图像进行处理，得到对应的第一去压缩图像和第二去压缩图像；基于预设的超分辨率重建网络，对所述第一去压缩图像和所述第二去压缩图像的融合图像进行处理，输出重建图像，所述重建图像的分辨率高于所述输入图像的分辨率。上述技术方案通过对低分辨率的输入图像进行双域的去压缩以及特征融合，抑制了压缩效应，充分提取和复用输入图像的特征，在此基础上对输入图像进行超分重建，提高了重建图像的质量。
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公开(公告)号：CN113104046B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110467071.2
申请日：2021-04-28
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
Abstract: 本发明是一种基于云服务器的开门预警方法及装置。包括以下步骤：获取车载摄像机的视频码流；将视频码流上传至云服务器；云服务器对视频码流进行解码得到原始的鱼眼图像；对鱼眼图像进行畸变矫正，将畸变后的鱼眼图像流向云服务器，云服务器从鱼眼图像中提取运动目标；云服务器对运动目标进行检测；云服务器对检测到的运动目标进行跟踪并且得到运动目标轨迹；云服务器对标定的感兴趣区域内的运动目标轨迹进行分析，对检测得到的目标轨迹速度进行阶梯式警报；实时回送警报信息给车载主机，以供车载主机进行控制。本发明能实现车辆开门的预警功能，相比较依靠毫米波传感器的检测方式大大降低系统总体成本，执行效率和精度有很大的提高。
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公开(公告)号：CN117269983A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311277154.0
申请日：2023-09-28
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: G01S17/931 , G01S7/497
Abstract: 本申请公开一种激光雷达外参标定方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：根据主激光雷达在当前环境中采集到的点云，确定主激光雷达的主地面，以及，根据从激光雷达在当前环境中采集到的点云，确定从激光雷达的从地面；根据主激光雷达的主地面以及从激光雷达的从地面，确定从激光雷达变换后的点云；根据主激光雷达的点云中除主地面包括的点云之外的主剩余点云，以及，从激光雷达的变换后的点云中除从地面包括的点云之外的从剩余点云，确定多个关联结果对；根据多个关联结果对，确定从激光雷达的变换矩阵。即本申请的方案，只要能够在激光雷达获取的点云中识别出地面，并确定关联结果对即可完成标定，实现了多个激光雷达情况下的外参标定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118864608A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410861729.1
申请日：2024-06-28
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
Abstract: 本发明公开了一种标定精度验证方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括：获取待验证相机拍摄的真实图像，以及待验证相机的待验证相机参数；根据待验证相机参数和理想相机外参构建与待验证相机对应的虚拟相机；通过虚拟相机对真实图像所对应场景进行模拟拍摄，确定模拟图像；将模拟图像与预设理想视角图像进行偏移比对确定偏移值，并根据偏移值确定标定精度验证结果。使得产线中生产的车辆完成相机标定后，仅需在精度验证的场景中临时采集一张场景图像即可完成标定精度验证，使得验证过程更加简洁高效，减少了复杂的人工操作，满足了产线中所有相机均需进行标定精度验证的需求。
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公开(公告)号：CN117315045A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311277984.3
申请日：2023-09-28
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
Abstract: 本发明公开一种角点检测的优化方法、装置、电子设备和存储介质。方法包括：对获取的环视标定图像进行角点检测，得到包括待优化角点的角点检测结果；环视标定图像是由黑白色块组成的棋盘格图像；针对任一待优化角点，根据待优化角点的位置坐标，确定待优化角点对应的角点关键区域图像；控制预设的搜索窗口在角点关键区域图像上进行滑动，且每滑动一次执行如下操作：确定搜索窗口的当前位置坐标，并统计搜索窗口内的黑白色块的分布情况；根据黑白色块的分布情况，结合预设的非线性评估函数，确定搜索窗口在当前位置坐标处对应的评估值；将评估值满足预设条件的搜索窗口的位置坐标，作为待优化角点最终的位置坐标。本发明提高了角点检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117252934A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311266854.X
申请日：2023-09-27
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
Abstract: 本发明公开了一种车辆相机标定方法、装置、设备及介质，在对待标定相机进行标定时，所述标定板在所述待标定相机的拍摄区域内，所述标定板上由多个特征图像组合构成，各所述特征图像的特征图像标识不同，方法包括：获取待标定相机采集的标定板图像；确定所述标定板图像中的检测图像信息，所述检测图像信息包括至少一个检测图像和所述检测图像的检测图像标识；基于各所述检测图像的检测图像标识和所述特征图像的特征图像标识确定标定参数，基于所述标定参数对所述待标定相机进行标定，提高了标定板的通用性，无需针对每个待标定相机指定对应的标定板，解决了现有技术中车辆相机标定复杂、周期长的技术问题，提高了车辆相机的标定速度。
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公开(公告)号：CN112837376B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110037177.9
申请日：2021-01-12
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种车辆摄像头传感器标定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：对车辆摄像头传感器进行标定，得到标定参数；将所述标定参数存储至本地，且将所述标定参数和车辆身份信息通过TBOX发送至云端服务器，通过本发明的技术方案，以实现能够解决当汽车车载控制器损坏需要更换、车载控制器标定参数丢失、摄像头损坏需要更换以后需要重新标定的问题，降低了售后标定难度以及节省了标定场地的建设费用。
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公开(公告)号：CN115032615A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210612070.7
申请日：2022-05-31
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01S7/497 , G01S17/931 , G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种激光雷达标定点确定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：通过获取待处理二维点云图像，待处理二维点云图像为激光雷达针对预设标靶采集的点云图像；根据预设行填充模板对待处理二维点云图像进行遍历赋值，确定中间二维点云图像；根据预设圆轮廓填充模板对中间二维点云图像进行遍历赋值，确定目标二维点云图像；对目标二维点云图像进行霍夫变换，根据变换结果确定激光雷达的标定点；其中，预设标靶为包括圆轮廓的标靶。本发明实施例的技术方案，解决了激光雷达针对标靶采集数据过于稀疏，难以准确进行标定点确定的问题，使得赋值后的点云图像更加完整，霍夫变换后所得到的圆轮廓更加清晰，提升了激光雷达标定点确定的准确性。
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