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公开(公告)号：CN114413882B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210317515.9
申请日：2022-03-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明属于全局初定位技术领域，涉及一种基于多假设跟踪的全局初定位方法和装置，该方法首先采集场景的点云数据和其对应的全局位姿数据，构建数据库，将采集的数据经过预处理存入数据库，同时生成点云地图，然后对当前帧点云数据与数据库中的数据进行匹配，得到匹配的候选结果，接着利用连续帧之间的约束关系对候选结果进行过滤，直到候选结果收敛后，利用当前帧数据和其对应的数据库中的数据进行平移和旋转的计算，从而得到全局初定位的初始值后与点云地图匹配得到精确的初定位结果。本发明的方法结合全局描述以及多帧数据进行场景初定位，采用多假设跟踪的方法对结果进行筛选，保证了定位的效率，同时提高了定位的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114494248A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210337234.X
申请日：2022-04-01
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于点云和不同视角下的图像的三维目标检测系统及方法。首先处理原始点云数据，输出候选目标的三维包围盒以及点云特征张量；然后根据不同视角下多帧相机采集到的图像数据、每张图像的采集时间戳、点云采集设备和不同相机之间的标定参数、候选目标的三维包围盒，得到候选目标的图像特征张量；再将候选目标的点云特征张量和图像特征张量进行特征融合，得到融合后的特征张量；最后结合候选目标的融合后的特征张量和三维包围盒，得到目标的三维检测信息。本发明解决了多传感器融合产生的时间配准以及点云运动补偿等产生误差的问题，提高了三维目标检测的精度。
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公开(公告)号：CN114322994A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210228899.7
申请日：2022-03-10
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于离线全局优化的多点云地图融合方法和装置，该方法包括：步骤1，适配基于GPS信息初始化的激光SLAM方法；步骤2，将需要用于点云融合的多个数据集，按照上述S1所述的在线激光SLAM方法依次获得多个点云地图；步骤3，离线加载各点云地图信息，并依次构建各点云地图的里程计因子，回环因子和GPS因子；步骤4，构建不同点云地图之间的互约束因子；步骤5，设定优化参数，进行全局优化，保存最终融合点云和所有关键帧信息。本发明方法相较于在线多点云地图融合的方法，提高了多点云地图融合的稳定性和可靠性，降低了算法实施的难度，无需顾及建图性能和运行实时性之间的平衡关系。
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公开(公告)号：CN113870318B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111456208.0
申请日：2021-12-02
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于多帧点云的运动目标检测系统和方法，系统包括体素特征提取模块，将连续帧点云序列进行体素化，并提取特征张量序列；转换模块，对特征张量序列通过跨模态注意力模块进行匹配融合，将第一特征张量与第二特征张量融合，融合的结果再与第三特征张量融合，再将融合后的结果与第四特征张量融合，在以此类推，得到最终融合后的特征张量；跨模态注意力模块，将两个特征张量，根据注意力机制，通过卷积神经网络融合，得到融合后的特征张量；识别模块，对最终融合后的特征张量进行特征提取，输出目标的检测信息。方法包括：S1，构建各系统模块；S2，通过训练集数据，对模型进行训练；S3，通过训练好的模型进行预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113870318A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111456208.0
申请日：2021-12-02
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于多帧点云的运动目标检测系统和方法，系统包括体素特征提取模块，将连续帧点云序列进行体素化，并提取特征张量序列；转换模块，对特征张量序列通过跨模态注意力模块进行匹配融合，将第一特征张量与第二特征张量融合，融合的结果再与第三特征张量融合，再将融合后的结果与第四特征张量融合，在以此类推，得到最终融合后的特征张量；跨模态注意力模块，将两个特征张量，根据注意力机制，通过卷积神经网络融合，得到融合后的特征张量；识别模块，对最终融合后的特征张量进行特征提取，输出目标的检测信息。方法包括：S1，构建各系统模块；S2，通过训练集数据，对模型进行训练；S3，通过训练好的模型进行预测。
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公开(公告)号：CN113642685A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202111213721.7
申请日：2021-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种高效的基于相似度的跨摄像头的目标重识别方法，该方法通过两组待匹配目标，得到多个匹配对及其相似度分数；针对双方均未匹配的匹配对，每次只取其中相似度分数较高的一部分匹配对，按照相似度分数从大到小的顺序遍历，并输出匹配对及其相似度分数，作为匹配结果；当某个匹配对中的任一待匹配目标已在匹配结果中出现，则不能作为匹配结果输出；重复遍历未匹配的匹配对直到匹配结果达到预期。本发明首先解决了基于相似度的多目标匹配问题，并相对于其他多目标匹配方法大幅度降低了时间复杂度，提升了效率。
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公开(公告)号：CN117011685A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311256742.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种场景识别方法、装置和电子装置，其中，该场景识别方法包括：获取连续的激光扫描帧；根据每帧该激光扫描帧，获取融合该连续的激光扫描帧的局部栅格地图，并基于该局部栅格地图得到各帧下的障碍物区域信息；将该各帧下的障碍物区域信息输入至训练完备的目标场景识别模型，得到每帧该激光扫描帧对应的全局描述信息；根据该全局描述信息生成该连续的激光扫描帧下的场景识别结果。通过本申请，解决了场景识别的准确性和效率无法兼顾的问题，实现了精确、高效的场景识别方法。
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公开(公告)号：CN116434183A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310215469.6
申请日：2023-03-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于多点云协同融合的道路静态环境描述方法，包括：使用多个多线激光传感器，采集道路环境点云信息；对多个点云信息进行时间同步和空间对齐；利用多点云协同进行地面分割，提取出障碍物点云；融合多点云光线跟踪模型的结果，更新局部概率栅格地图；将局部概率栅格地图转换为二值图，进行障碍物轮廓提取、简化与分割。本发明的方法利用多点云协同的方式进行地面分割，可以更准确地分割出地面，提取出障碍物点云。此外，采用多个多线激光传感器，盲区小，范围广，能够全方位360度检测无人车周围环境的静态障碍物，进一步克服单个激光检测存在大范围盲区的缺点。
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公开(公告)号：CN113111978B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110652361.4
申请日：2021-06-11
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明属于目标检测技术领域，涉及一种基于点云和图像数据的三维目标检测系统和方法，该系统包括：三维检测神经网络、二维检测神经网络、融合处理模块、分类器和后处理模块，所述三维检测神经网络输入三维点云数据，输出三维目标信息至融合处理模块；所述二维检测神经网络输入二维图片数据，输出二维目标信息至融合处理模块；所述融合处理模块对所述三维目标信息和二维目标信息进行融合处理后，将融合处理后的数据输出至分类器；所述分类器对融合处理后的数据信息进行分类，输出分类结果至后处理模块；所述后处理模块输入分类结果和三维目标信息，输出目标检测结果。本发明能够有效提升三维目标检测的准确率。
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