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公开(公告)号：CN109165629A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811068019.4
申请日：2018-09-13
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提出一种多焦距视觉障碍物感知方法及装置，其中方法包括：采用长焦距相机和短焦距相机分别获取障碍物的检测结果；分别采用长焦距相机和短焦距相机获取的检测结果进行目标跟踪，得到至少两个跟踪序列；其中，每个跟踪序列包含针对同一个障碍物在多个时刻的检测结果；采用所述至少两个跟踪序列中的任意两个跟踪序列进行匹配检测，当匹配成功时，将所述任意两个跟踪序列合并为一个跟踪序列。本发明实施例能够将来自不同焦距相机的跟踪序列合并，从而实现多焦距视视觉障碍物感知，解决现有技术中存在的跟踪视野和视距之间的矛盾。
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公开(公告)号：CN109118532A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201710488104.5
申请日：2017-06-23
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06T7/521
Abstract: 本发明公开了视觉景深估计方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取采集车所采集的图像，根据获取到的图像生成训练样本；根据训练样本训练得到神经网络模型；获取单目摄像机所采集的图像，根据神经网络模型，确定出图像中的各像素点分别对应的景深。应用本发明所述方案，能够满足实时处理的要求等。
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公开(公告)号：CN109117690A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201710487137.8
申请日：2017-06-23
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了可行驶区域检测方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取安装在无人驾驶车辆上的单目摄像头采集的路面图像；将路面图像输入给预先训练得到的深度学习模型，得到检测出的图像上的可行驶区域；根据相似三角形原理，将可行驶区域映射到三维空间，得到空间可行驶区域。应用本发明所述方案，能够提高检测结果的准确性等。
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公开(公告)号：CN109116374A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201710488088.X
申请日：2017-06-23
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了确定障碍物距离的方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：基于深度学习的方式，得到障碍物检测模型；获取视觉传感器采集到的图像，输入给障碍物检测模型，得到输出的图像中的障碍物的三维语义信息；根据障碍物的三维语义信息确定出障碍物与无人驾驶车辆的距离。应用本发明所述方案，能够提高结果的可靠性和准确性等。
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公开(公告)号：CN106407947A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610868365.5
申请日：2016-09-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请公开了用于无人驾驶车辆的目标物体识别方法和装置。所述无人驾驶车辆设置有激光雷达传感器和摄像头传感器，所述方法的一具体实施方式包括：获取所述激光雷达传感器采集的点云数据以及所述摄像头传感器采集的影像数据；在所述影像数据中检测出目标物体，生成用于指示所述目标物体的矩形框；移除所述点云数据中的用于指示地面的地面点以及处于所述摄像头传感器视角范围之外的点以得到第一点云数据；根据所述矩形框，在所述第一点云数据中检测出与所述目标物体对应的第二点云数据；在所述第二点云数据中确定与所述目标物体对应的最小外包围盒。该实施方式提高了用于无人驾驶车辆的目标物体识别的精准度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103632388A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310703723.3
申请日：2013-12-19
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06T11/60
Abstract: 本发明提出一种图像语义标注的方法、装置和客户端，其中，该方法包括以下步骤：提取图像中的文字信息；根据文字信息生成标注信息；以及根据标注信息对图像进行标注。本发明实施例的方法，一方面可以省去传统的图像语义标注方法中通过人工筛选图像类别训练分类器的过程，节省了人力和时间，避免了图像的低层特征和语义信息之间的语义鸿沟，提高了图像语义标注的稳定性和一致性。另一方面可以克服语义标签有限的固有问题，提高图像语义标识的完整性，使语义标注信息更加精确地描述图像中的内容，同时提高了图像语义标注时的速度。
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公开(公告)号：CN113486796A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110763591.8
申请日：2018-09-07
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无人车位置检测方法、装置、设备、存储介质及车辆。所述方法包括：检测摄像头所拍摄当前图像中的第一车道线；基于第一车道线的检测结果，对世界坐标系与摄像头坐标系之间的初始变换矩阵进行优化；根据优化后得到的变换矩阵获得所述当前图像中的目标物体的第一3D坐标，根据第一3D坐标确定所述目标物体的最终3D坐标。本发明实施例提供的无人车位置检测方法，利用优化后的变换矩阵获取图像中目标物体的第一3D坐标，然后根据第一3D坐标确定目标物体的最终3D坐标，可以提高无人车系统中检测目标物体比如障碍物的3D位置坐标的准确度。
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公开(公告)号：CN109740469B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201811581791.6
申请日：2018-12-24
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请提出一种车道线检测方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，方法包括：利用预先训练生成的神经网络模型，对采集的道路图像进行识别处理，以获取道路图像中各像素点的标注信息，其中每个像素点的标注信息包括该像素点所属的类型标签及该像素点对应的第一偏移量；根据每个像素点所属的类型标签，确定道路图像中包含的各车道参考区域；根据每个车道参考区域内各像素点的位置及各像素点对应的第一偏移量，确定每个车道参考区域所属车道的车道线位置。该方法大大降低了后处理难度且具有较高的检测精度，对场景的适应性较强，并且不需要引入大量的规则判断，具有较好的扩展性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106951847B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201710146543.8
申请日：2017-03-13
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了障碍物检测方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取无人驾驶车辆行驶过程中所采集的3D点云；将3D点云投影到二维网格上，分别获取各网格的特征信息；将各网格的特征信息输入预先训练得到的预测模型，分别获取各网格的障碍物预测参数；根据各网格的障碍物预测参数进行网格聚类，得到障碍物检测结果。应用本发明所述方案，能够提高检测结果的准确性等。
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公开(公告)号：CN109242903B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201811045660.6
申请日：2018-09-07
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三维数据的生成方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取目标物体在二维图像中的轮廓信息标注结果；根据所述轮廓信息标注结果以及所述目标物体的标准三维尺寸，计算所述目标物体的景深以及所述目标物体的三维朝向；根据所述目标物体中参考二维图像点在所述二维图像中的二维坐标，以及所述景深，确定所述参考二维图像点的三维坐标；根据所述参考二维图像点的三维坐标以及所述目标物体的三维朝向，生成与所述目标物体匹配的三维数据。通过本发明实施例的技术方案，能够降低三维标注的成本，提高三维标注的效率。
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