-
公开(公告)号：CN109740469A
公开(公告)日：2019-05-10
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。
-
公开(公告)号：CN109684900A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201710972792.2
申请日：2017-10-18
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了用于输出颜色信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标图像；响应于确定目标图像包含信号灯图像，识别目标图像中的信号灯颜色信息；响应于确定信号灯颜色信息表征的颜色是第一颜色，确定是否已存储了信号灯颜色信息和与已存储的信号灯颜色信息关联的颜色信息识别时间；响应于确定已存储，则基于当前时间与最近一次存储的颜色信息识别时间之差，确定输出颜色信息；响应于确定未存储，则将表征的颜色是第二颜色的信号灯颜色信息确定为输出颜色信息；输出所确定出的输出颜色信息。该实施方式提高了识别信号灯颜色信息的灵活性。
-
公开(公告)号：CN109670225A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811501403.9
申请日：2018-12-10
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提出一种车辆尺寸模板库生成方法及装置，其中方法包括：获取待生成模板库的车辆类型，以及对应的标注尺寸信息库；获取初始的高斯混合模型，将高斯混合模型中高斯分布的数量依次设置为1到N，得到N个高斯混合模型；针对每个高斯混合模型，将每个标注尺寸信息依次输入高斯混合模型，得到每个标注尺寸信息对应的概率集合；进而结合最大期望算法EM和贝叶斯信息准则BIC，确定高斯混合模型的分布参数、对数似然估计结果以及BIC值；根据对应的BIC值最小的目标高斯混合模型的分布参数，生成车辆类型对应的车辆尺寸模板库，从而能够自动、快速且准确的从标注尺寸信息库中挑选出合适的尺寸信息生成车辆尺寸模板库，提高车辆尺寸模板库的生成效率。
-
公开(公告)号：CN109145931A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811018729.6
申请日：2018-09-03
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物体检测方法、装置及计算机可读存储介质。其中物体检测方法包括：获取输入图像中的目标物体的包围框；根据所述包围框从预先设置的备选框集合中确定出参照框；根据所述参照框与所述包围框的尺寸，生成尺寸相关特征；在机器学习模型中使用所述尺寸相关特征对所述输入图像进行物体检测。本发明实施例使用与物体的大小相关的特征进行物体检测，即在机器学习模型中在原有特征的基础上增加了物体大小的预测依据，进一步提升了物体检测的准确程度。
-
公开(公告)号：CN109035831A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811043091.1
申请日：2018-09-07
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G08G1/0962 , G08G1/0967
CPC classification number: G08G1/09623 , G08G1/096725
Abstract: 本发明实施例公开了一种交通指示灯的识别方法、装置、设备、存储介质及车辆。该方法包括：获取设置于当前交叉路口的交通指示灯的语义信息，并识别摄像头所拍摄图像中交通指示灯的状态；基于语义信息确定识别出的表示同一语义的交通指示灯，根据表示同一语义的交通指示灯的状态以及预先设定的交通指示灯各状态的置信度，确定表示同一语义的交通指示灯所对应的统一状态；根据统一状态确定表示同一语义的交通指示灯的指示信息。本发明实施例提供的交通指示灯的识别方法，根据当前表示同一语义交通指示灯的状态以及预先设定的交通指示灯各状态的置信度，确定一个统一状态，从而确定当前路口的指示信息，可以提高交通指示灯状态识别的准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107025642B
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201610057306.X
申请日：2016-01-27
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06K9/00805 , G06K9/00208 , G06K9/4628 , G06K9/6273 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/12 , G06T2200/04 , G06T2207/10028 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30252
Abstract: 本申请公开了基于点云数据的车辆轮廓检测方法和装置。所述的方法包括：获取待训练点云数据；响应于对待训练点云数据中的各点的标注，生成与待训练点云数据中的各点对应的标签数据，其中，标注用于指示各待训练点云数据中的各点是否属于车辆轮廓；基于待训练点云数据中的各点和与待训练点云数据中的各点对应的标签数据训练全卷积神经网络模型，以得到车辆检测模型；以及获取待检测点云数据，并基于车辆检测模型，得到与待检测点云数据中的各待检测点对应的检测结果。该实施方式实现了车辆轮廓的准确检测。
-
公开(公告)号：CN106951847A
公开(公告)日：2017-07-14
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。
-
公开(公告)号：CN105740402A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610059946.4
申请日：2016-01-28
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06K9/726 , G06K9/00624 , G06K9/6267 , G06K9/6269 , G06K9/66 , G06F17/30268
Abstract: 本申请公开了数字图像的语义标签的获取方法及装置。所述方法的一具体实施方式包括：获取数字图像；查找与所述数字图像对应的语义标签模型，所述语义标签模型用于表征数字图像与语义标签的对应关系，所述语义标签用于对数字图像进行文字说明；将所述数字图像导入所述语义标签模型，得到对应所述数字图像的全图识别信息和局部识别信息，将所述全图识别信息和局部识别信息组合成语义标签。该实施方式首先获取数字图像；然后查找与所述数字图像对应的语义标签模型，通过语义标签模型获取语义标签，提高了获取数字图像对应的语义标签的准确度。
-
公开(公告)号：CN109035831B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201811043091.1
申请日：2018-09-07
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G08G1/0962 , G08G1/0967
Abstract: 本发明实施例公开了一种交通指示灯的识别方法、装置、设备、存储介质及车辆。该方法包括：获取设置于当前交叉路口的交通指示灯的语义信息，并识别摄像头所拍摄图像中交通指示灯的状态；基于语义信息确定识别出的表示同一语义的交通指示灯，根据表示同一语义的交通指示灯的状态以及预先设定的交通指示灯各状态的置信度，确定表示同一语义的交通指示灯所对应的统一状态；根据统一状态确定表示同一语义的交通指示灯的指示信息。本发明实施例提供的交通指示灯的识别方法，根据当前表示同一语义交通指示灯的状态以及预先设定的交通指示灯各状态的置信度，确定一个统一状态，从而确定当前路口的指示信息，可以提高交通指示灯状态识别的准确性。
-
公开(公告)号：CN109300159B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201811044487.8
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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
64
records
(took 0.037 seconds)
