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公开(公告)号：CN111429514A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010165899.8
申请日：2020-03-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种融合多帧时序点云的激光雷达3D实时目标检测方法。对较大遮挡目标标注不全的含连续帧点云的已知数据集，利用投影标注补全法补全；构建MADet网络结构；对多帧时序点云配准和体素化生成多帧鸟瞰图；将多帧鸟瞰图输入特征提取模块生成多帧初始特征图；对多帧初始特征图生成对应的特征描述，计算特征权重图并加权融合获得融合特征图；使用特征金字塔对融合特征图多尺度特征融合，在最终特征图上回归目标的位置、尺寸和朝向。本发明能有效克服单帧点云的数据稀疏问题，在遮挡严重和远距离下的目标检测中获得高准确率，达到比单帧检测更高的精度，网络结构精简，计算代价小，实时性强。
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公开(公告)号：CN110363838A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910492689.7
申请日：2019-06-06
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多球面相机模型的大视野图像三维重构优化方法。基于不同立体对之间的视差和颜色约束，滤除误差较大的三维空间点；通过获取不同点云中存在的匹配点对，计算每个匹配点对的坐标均值，获得平滑的参考点云；针对每个点云获取仿射变换参数，将其近似变换到参考点云区域；针对变换后的多组点云，根据法向量和距离信息微调融合点云的位置。本发明有效融合多组点云，提升了最终点云的完整性和精确性。
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公开(公告)号：CN108981702A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810716968.2
申请日：2018-07-03
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种多位置联合粒子滤波的车辆定位方法。建立车辆行驶区域的路网地图，实时通过航位推算方法获得车辆位置并探测锚点，形成初始的车辆分段行驶轨迹；对于每次探测到的锚点，使用一堆粒子来表示锚点在路网地图上对应的位置，通过联合粒子滤波实时计算更新每一堆粒子权重；对于每一堆粒子，以权重最大的粒子作为锚点在路网地图上的定位点，依次连接定位点作为修正后的车辆分段行驶轨迹。本发明能有效修正视觉里程计等航位推算方法产生的累积误差，在车辆长距离的行驶过程中均能获得良好的定位精度，计算代价小，实时性强。
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公开(公告)号：CN106650640A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611101791.2
申请日：2016-12-05
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达点云局部结构特征的负障碍物检测方法。已采集的激光雷达点云数据，逐线检测局部点云距离跳变、局部点云分布密集和局部点云高度下降的三个结构特征，依据三个结构特征在单线激光点云中提取筛选获得可能属于负障碍物的候选点对；由各线激光的激光点云获得的所有候选点对，依据点对长度一致性和空间位置一致性进行聚类，得到负障碍物候选区域，再经过面积过滤、点对数量过滤得到负障碍物区域。本发明能够有效检测环境中的负障碍物，具备良好的检测成功率，计算代价小，实时性强。
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公开(公告)号：CN102184545A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110149461.1
申请日：2011-06-02
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种折反射全向相机镜面位姿的单图自标定方法。它首先利用所采集的图像中镜面外边缘上的像点所拟合而成的椭圆，计算获得两个候选位姿。利用这两个候选位姿分别生成透视相机镜头边缘的两组预测成像。将这两组预测成像和实际镜头成像比较，差别小的预测成像所对应的候选位姿即为实际镜面位姿。标定过程中必需的实际镜头边缘和相机投影中心的距离是通过优化搜索的方法获得的。本发明克服了已有标定方法的不足，在已知镜面参数和透视相机参数的情况下，不需要任何其它的标定物，只需要折反射全向相机的一幅自拍图像即可估计出反射镜面与透视相机之间的旋转矩阵和平移向量。本标定方法兼具抗干扰性强、操作简单、精度较高的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120032331A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510001828.7
申请日：2025-01-02
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种融合车辆运动与车道信息的多模式车辆轨迹预测方法，该方法将车辆轨迹与地图车道原始数据以序列形式表示，利用MLP网络转化为低维且易处理的特征，并使用LSTM网络进行特征提取。此外，本发明利用基于GRU的图神经网络与注意力机制，提取车辆间的空间关系特征和场景车道的全局特征。为进一步挖掘车辆轨迹与场景地图特征间的潜在关联性，本发明基于CVAE的模型架构，使用多个潜变量分别对车辆运动与车道信息的个性化特征与公共特征进行建模。本发明通过CVAE建模生成的潜变量样本，结合车辆轨迹的多模式预测与周边车道序列预测两个任务，有效提升了车辆轨迹预测结果的精度与多样性。
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公开(公告)号：CN118262083A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410333392.7
申请日：2024-03-22
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种图像指导下的多帧4D毫米波雷达点云3D目标检测方法。本发明利用深度学习神经网络提取连续图像帧之间的光流，结合4D毫米波雷达点的径向速度观测恢复出雷达点的全速度，根据全速度对历史帧4D毫米波雷达点云位置进行逐点补偿，并使用补偿后叠加得到的聚合点云进行3D目标检测。本发明利用了4D毫米波雷达的径向速度观测，以光流为匹配条件恢复全速度，实现准确鲁棒的全场景(包括动态区域)多帧4D毫米波雷达点云聚合，相比于普通的4D毫米波雷达点云聚合方式，本发明聚合得到的点云有更好的一致性和准确性，可以更好地完成3D目标检测任务。
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公开(公告)号：CN116758272A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310577325.5
申请日：2023-05-22
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级道路语义地图的定位方法。本发明包括以下步骤：首先，根据相机采集的双目图像估计获得视觉里程计信息，再基于视觉里程计信息估计获得相机的初始位姿Tc；对相机的初始位姿Tc进行坐标系转换，获得世界坐标系下的初始位姿Tw；然后，提取当前目标图像中的各类语义目标，获得对应的语义特征点，从而获得当前目标图像的语义特征点集合；最后，根据世界坐标系下的初始位姿Tw以及语义特征点集合，利用粒子滤波方法估计获得当前估计位姿。在自采数据集上的实验表明，与传统的视觉SLAM和基于路网地图的粒子滤波方法相比，本发明方法实现了更高精度和更加可靠的定位性能。
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公开(公告)号：CN116630559A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310577329.3
申请日：2023-05-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T17/05 , G06V20/70 , G06V10/762 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了一种轻量级道路语义地图的构建方法。本发明选择道路场景中具有代表性、稳定存在且具有一定几何性质的语义目标，如路面箭头、车道线、斑马线，路面上方标志牌、交通灯。首先通过神经网络提取语义目标类别，并获得各语义目标在地图中的初始位置。在初始位置上，采用各目标的国标道路模板构建地面语义特征，利用激光雷达辅助构建路面上方目标语义特征，并利用重投影误差最小化来优化这些地图特征要素的位置。最终获得语义信息丰富、特征位置准确的轻量化3D语义地图。本发明建立的语义地图轻量化的同时具有稳定性，存储稳定不变的道路结构边缘信息或者关键点信息，并且不会随环境变化而变化，因此可用于长期高精定位。
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公开(公告)号：CN112747744B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202011531431.2
申请日：2020-12-22
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于航位推算和多车道路网地图的车辆定位方法。建立由路网节点、边和包含各车道中心位置的多车道路网地图，给定起点位置范围以及起始航向角范围；获得当前车辆相对于车辆行驶起点的位置和车辆行驶轨迹，并进行变道检测和道路锚点检测获得锚点，根据道路锚点的实时检测结果确定多车道路网地图的起点位置与起始航向角；对于后续的车辆行驶轨迹进行实时锚点检测，利用多位置联合滤波对锚点进行修正，并且将车辆行驶轨迹的其余位置投影到多车道路网地图上完成轨迹修正。本发明能有效地实现起点位姿确定，修正长距离航位推算方法产生的累积定位误差，在多车道宽道路环境下仍然有着良好的定位精度，计算代价小，实时性强。
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