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公开(公告)号：CN111291676B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010081032.4
申请日：2020-02-05
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开一种基于激光雷达点云和相机图像融合的车道线检测方法及装置和芯片，涉及检测技术领域，为解决准确、有效的检测车道线的问题。所述基于激光雷达点云和相机图像融合的车道线检测方法，包括：接收同一路面的路面点云信息和路面图像信息。根据路面点云信息和路面图像信息，确定车道融合图像。根据路面点云信息、路面图像信息和车道融合图像，确定路面融合图像。从路面融合图像检测车道线。所述基于激光雷达点云和相机图像融合的车道线检测装置用于执行基于激光雷达点云和相机图像融合的车道线检测方法。本发明提供的基于激光雷达点云和相机图像融合的车道线检测装置和芯片用于车道线检测。
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公开(公告)号：CN111860425A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010752038.X
申请日：2020-07-30
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种深度多模态跨层交叉融合方法、终端设备及存储介质，所述方法包括：获取包含车道线的RGB图像和点云数据，并进行预处理；将预处理后的RGB图像和点云数据输入预先构建和训练好的语义分割模型，输出图像分割结果；所述语义分割模型用于实现RGB图像和点云数据的跨层交叉融合。本发明的方法将当前模态的当前层的特征与另一模态的后续所有层特征进行融合，既能将相似的或者相近的特征进行融合，也能将不相似的或者不相近的特征进行融合，对特征进行充分全面的融合；所有融合连接通过一个可学习的参数进行控制，使得融合更加灵活和智能，不用预设和固定融合方式；能够提高图像分割的准确度。
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公开(公告)号：CN111597018A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010317207.7
申请日：2020-04-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明公开一种机器人作业调度方法及装置，涉及操作系统技术领域，以解决频繁进行作业调度造成系统资源浪费，作业不能有效完成的问题。所述机器人作业调度方法包括：根据当前线程控制机器人作业；确定等待堆内大顶堆的堆顶元素包括一个线程的情况下，根据当前线程控制机器人作业后，根据线程控制机器人作业；大顶堆包括按照优先级排序的多个线程；确定等待堆内大顶堆的堆顶元素包括多个线程的情况下，根据多个线程中时间戳最小的线程确定待运行线程，根据当前线程控制机器人作业后，根据待运行线程控制机器人作业。本发明提供的一种机器人作业调度装置用于执行机器人作业调度方法。
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公开(公告)号：CN111291676A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010081032.4
申请日：2020-02-05
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开一种基于激光雷达点云和相机图像融合的车道线检测方法及装置和芯片，涉及检测技术领域，为解决准确、有效的检测车道线的问题。所述基于激光雷达点云和相机图像融合的车道线检测方法，包括：接收同一路面的路面点云信息和路面图像信息。根据路面点云信息和路面图像信息，确定车道融合图像。根据路面点云信息、路面图像信息和车道融合图像，确定路面融合图像。从路面融合图像检测车道线。所述基于激光雷达点云和相机图像融合的车道线检测装置用于执行基于激光雷达点云和相机图像融合的车道线检测方法。本发明提供的基于激光雷达点云和相机图像融合的车道线检测装置和芯片用于车道线检测。
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公开(公告)号：CN111274976A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010074226.1
申请日：2020-01-22
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了基于视觉与激光雷达多层次融合的车道检测方法及系统，该方法通过在车辆上安装激光雷达和车载相机实现，所述方法包括：对获得的点云数据和视频图像进行标定；融合点云数据的高度信息、反射强度信息和视频图像的RGB信息构造点云聚类模型，基于点云聚类模型获得车道点云，对车道点云进行最小二乘法拟合得到车道曲面，获得第一车道候选区域；将点云数据中的反射强度信息与视频图像的RGB信息融合，得到四通道的道路信息；输入预先训练好的语义分割网络3D-LaneNet，输出第二车道候选区域的图像；将第一车道候选区域和第二车道候选区域进行融合，将两个车道候选区域的并集作为最终的车道区域。本发明的方法提高了复杂道路场景下车道检测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110908367A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201811084051.1
申请日：2018-09-17
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明实施例提供一种基于SCSTSV的智能网联汽车计算平台，通过云端控制，获取RTK-GPS数据，结合拓扑地图和城市交通状况，对智能汽车行驶任务进行全局规划通过传感器进行场景感知；通过场景检索、接收交通标识和车辆、行人传送的信息，进行车辆之间的预警交互和智能汽车的行为规划；通过传感器检测车辆、行人等动态障碍物，对智能汽车进行轨迹规划，并结合RTK-GPS和IMU定位与高精地图提供的详细位置信息，对之进行轨迹跟踪，大大降低了智能汽车对传感器精度和探测范围的依赖，从而降低了智能汽车的制造成本。
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公开(公告)号：CN104897168B
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201510353649.6
申请日：2015-06-24
Applicant: 清华大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开一种基于道路危险评估的智能车路径搜索方法及系统，能够解决现有的智能车路径搜索方法在许多情况下不能实现路径搜索，或者不能实现准确的路径搜索的问题。所述方法包括：S1、将车辆行驶的道路环境建模成由边长相同的多个正方形栅格组成的二维模型；S2、以栅格的危险评估值最小为原则，采用启发式搜索算法搜索从车辆车头中心位置所处栅格至目的区域栅格的最优栅格路径；其中，栅格的危险评估值根据车辆传感器感知的环境信息计算得到。
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公开(公告)号：CN105468668A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510657607.1
申请日：2015-10-13
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供的一种官方媒体新闻中话题的推送方法及装置，涉及通信领域，通过获取官方媒体提供的新闻的关键词信息和关键词对应的权重信息，与预先构建好的话题库中话题对应的关键词信息和关键词对应的权重信息，一一进行匹配比对，确定官方媒体提供的新闻所属的话题，将官方媒体提供的新闻中属于该话题的新闻信息推送给官方媒体用户，使得官方媒体能够基于互联网上话题对新闻进行有效推送，及时得到用户的关注，向用户展示优质新闻。
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公开(公告)号：CN116612154B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202310652524.8
申请日：2023-06-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供基于最优运动模型轨迹预测的高稳定多目标跟踪方法，涉及多目标跟踪技术领域，包括：获取检测器输出的当前图像帧中的所有运动目标的检测框；利用上一图像帧中所有运动目标的运动信息，基于运动目标所属类别的最优运动方程，得到上一图像帧中所有轨迹在当前图像帧中的预测框；其中，行人的最优运动方程为恒定速度的运动方程；自行车的最优运动方程为恒定加速度的运动方程；汽车和摩托车的最优运动方程为恒定转弯率和速度幅度的运动方程；卡车的最优运动方程为恒定转弯率和加速度的运动方程；基于各检测框和各预测框之间的关联代价矩阵，得到当前图像帧中匹配成功的检测框。本申请提高了运动目标的轨迹预测精度，由此提高了跟踪精度。
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公开(公告)号：CN118840634A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410800884.2
申请日：2024-06-20
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供一种基于联合编码的图像与点云数据融合方法及装置，该方法包括：对RGB图像进行语义分割得到前景图像和背景图像；对点云数据进行体素化处理；将体素的中心点转换到相机坐标系得到对应的像素；根据各体素对应的像素和前景图像确定多个前景体素；获取每个前景体素对应的前景像素的圆形区域内的邻近前景像素，对各邻近前景像素的特征进行融合得到融合特征，将融合特征叠加到前景像素的第一特征得到前景像素的第二特征；将前景体素的体素特征和第二特征进行叠加得到第三特征；利用自注意力模型对所有前景体素的第三特征进行处理，得到所有前景体素的第四特征。本申请利用图像前景信息融合两个模态特征，能够增强路侧灯塔的感知能力。
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