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公开(公告)号：CN109657686A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811290736.1
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请提供一种车道线生成方法、装置、设备以及存储介质，其中，该方法，包括：获取道路的车道线；获取道路的点云数据，并根据点云数据确定道路上的车道线的标记点集，其中，标记点集包括了至少一个标记点，至少一个标记点用于标记车道线；根据车道线的标记点集对车道线进行校准，得到校准后的车道线。确定出车道线的位置；然后，根据点云数据获取到车道线的标记点；根据标记点对车道线进行校准，可以自动生成清晰、连续的车道线。避免了道路上的车道线因为遮挡、磨损等问题导致的无人车无法采集到清晰的车道线，使得无人车可以根据车道线进行安全行驶。
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公开(公告)号：CN109657077A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811291586.6
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种模型训练方法、车道线生成方法、设备及存储介质。本发明实施例通过根据该样本图像库和该样本图像库中每个样本图像对应的真值图像，对生成式对抗网络进行训练，得到训练完成的该生成式对抗网络中的生成模型，将目标车道的图像信息作为该生成模型的输入，以使该生成模型在该图像信息中预测车道线，当该目标车道中的车道线残缺或模糊不清时，通过该生成模型可生成已残缺部分的车道线，从而使得该目标车道的结构化数据完整，以提高电子地图的精确度。
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公开(公告)号：CN109640068A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811282808.8
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: H04N13/275 , H04N13/271
Abstract: 本发明实施例提供一种视频帧的信息预测方法、装置、设备以及存储介质。本发明视频帧的信息预测方法方法，包括：获取相邻的至少两个视频帧，并将所述至少两个视频帧输入视频帧预测模型，获取所述至少两个视频帧之间的位姿关系和当前帧的深度，其中，所述视频帧预测模型为基于深度神经网络训练的同时获取视频帧之间的位姿关系和当前帧的深度的模型。本发明实施例实现了精确获取视频帧的深度和位姿关系。
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公开(公告)号：CN109635640A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811291882.6
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请实施例提供一种基于点云的交通灯识别方法、装置、设备及存储介质，通过获取点云数据；基于预设模型从所述点云数据中识别获得杆状物的点云以及所述杆状物上附属的交通灯的点云；基于所述杆状物的点云确定所述杆状物的方向向量，并基于所述杆状物的方向向量确定所述交通灯的方向向量；基于所述交通灯的方向向量对所述交通灯的点云进行框选，确定所述交通灯等框所在的位置。本申请实施例提供的方案能够提高识别交通灯的效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN109579856A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811291905.3
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明提供一种高精度地图生成方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：接收各图像采集设备采集的待处理图像，并根据所述待处理图像记录所述图像采集设备的位姿信息，所述图像采集设备分别设置在各车辆上，所述图像采集设备为相机、摄像机中的任意一种或多种；从所述待处理图像中提取可绘制高精度地图的关键元素；对所述关键元素进行结构化处理，获得与所述待处理图像对应的结构化信息；将所述结构化信息投影至三维空间中，获得所述高精度地图。由于图像采集设备的成本远远低于激光雷达，因此，能够在低成本的基础上，实现高精度地图的制作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109404676A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811528402.3
申请日：2018-12-13
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开的实施例提供了用于雷达(210)的支撑装备及其制造方法、以及雷达系统(110)和用于控制雷达系统(110)的方法、装置、设备和介质。该支撑装备包括：固定件(250)，用于将支撑装备固定到目标物体(120)；以及基座(220)，通过第一表面(230A)可旋转地耦接到固定件(250)，基座(220)可操作以围绕第一轴(X1)相对于固定件(250)转动，其中雷达(210)通过基座(220)的第二表面(230B)可旋转地耦接到基座(220)，并且雷达(210)能够绕第二轴(X2)相对于基座(220)转动，其中第一轴(X1)和第二轴(X2)成一定角度。以此方式，可以提高雷达(210)的分辨率和刷新率。
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公开(公告)号：CN109285188A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201710601455.2
申请日：2017-07-21
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请公开了用于生成目标物体的位置信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标扫描仪在目标位置所采集的目标物体的目标点云数据和目标扫描仪的位置信息，并获取参考扫描仪在参考位置所采集的目标物体的参考点云数据和参考扫描仪的位置信息和姿态角；基于目标点云数据、参考点云数据和参考扫描仪的姿态角，获取目标扫描仪的姿态角；基于目标点云数据、目标扫描仪的位置信息和姿态角、参考点云数据和参考扫描仪的位置信息和姿态角，生成目标物体的位置信息。该实施方式实现了准确地生成目标物体的位置信息。
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公开(公告)号：CN109146943A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810880407.6
申请日：2018-08-03
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种静止物体的检测方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取场景的点云数据，以及点云数据中每个数据点的特征信息；对点云数据中的各数据点进行三角网连接，生成三角网络模型，并使用预设的相机对三角网络模型进行拍照，获得图像；获取图像中每个像素点对应的第一数据点，并根据每个第一数据点的特征信息，获得点云数据的特征图；将特征图输入到分类模型中，获得点云数据中静止物体对应的数据点。即本实施例，通过获取场景的点云数据的特征图，将特征图作为分类模型的输入，实现对场景中静止物体的准确检测，提高了静止地图的生成精度。
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公开(公告)号：CN109141446A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810724857.6
申请日：2018-07-04
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G01C21/32 , G09B29/005
Abstract: 本公开的实施例提供了用于获得地图的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。一种用于获得地图的方法包括在服务器处获取关于采集区域的基准地图。该方法还包括基于该基准地图将采集区域划分为多个子区域。该方法还包括生成与多个子区域相对应的多个采集任务，多个采集任务中的一个采集任务用于采集关于多个子区域中的相应子区域的地图。此外，该方法还包括将该采集任务分配给相应采集实体，以使得相应采集实体采集关于相应子区域的地图。本公开的实施例能够以低成本来实现大规模高精度地图的制作。
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公开(公告)号：CN109061703A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810597963.2
申请日：2018-06-11
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开的实施例提供了用于定位的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。一种用于定位的方法包括获取关于运动物体所在的地理区域的视觉特征地图。该视觉特征地图包括第一组视觉特征，并且第一组视觉特征包括垂直于地理区域的路面的第一视觉特征。该方法还包括获取当运动物体在地理区域中运动期间由耦合至运动物体的相机捕获的至少一个图像。该方法还包括从至少一个图像中提取与第一组视觉特征相对应的第二组视觉特征。此外，该方法还包括至少基于视觉特征地图和第二组视觉特征，来确定运动物体在运动期间的至少一个位姿。本公开的实施例能够实现在全球定位系统(GPS)信号较差的场景下的高精度定位问题，从而以较低成本满足自动驾驶的要求。
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