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公开(公告)号:CN109635816A
公开(公告)日:2019-04-16
申请号:CN201811291925.0
申请日:2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06K9/6218 , G06K9/44 , G06T7/70 , G06T11/20 , G06T2207/10028
Abstract: 本申请提供一种车道线生成方法、装置、设备以及存储介质,其中,该方法包括:获取道路的点云数据,并根据点云数据确定道路上的至少一条第一车道线;获取多个车辆的轨迹信息,根据多个车辆的轨迹信息确定至少一条第二车道线;获取每一条第一车道线的第一概率值,并获取每一条第二车道线的第二概率值;根据归属于同一位置区域的第一车道线的第一概率值和第二车道线的第二概率值,确定各位置区域上的最终的车道线。可以自动生成清晰、连续的车道线,使得无人车可以根据车道线在区域上进行安全行驶,尤其可以在路口区域上进行安全行驶。
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公开(公告)号:CN109597862A
公开(公告)日:2019-04-09
申请号:CN201811290771.3
申请日:2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明提供一种基于拼图式的地图生成方法、装置及计算机可读存储介质,方法包括:按照预设的分割方式对路网拓扑进行切割,获得至少一段道路拓扑结构;分别从各道路拓扑结构提取绘制高精度地图的关键元素,所述关键元素包括可行驶区域元素以及路口元素;根据各所述关键元素,生成分别与各道路拓扑结构对应的至少一张高精度子地图;将各所述高精度子地图进行拼接,获得完整高精度地图。由于分割后的道路拓扑结构中的内容较少,因此,生成分别与各道路拓扑结构对应的至少一张高精度子地图的步骤也较为简单,从而能够提高高精度地图制作的效率。
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公开(公告)号:CN109188369A
公开(公告)日:2019-01-11
申请号:CN201811252834.6
申请日:2018-10-25
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开的实施例提供了用于雷达(210)的支撑装备及其制造方法、以及雷达系统(110)和用于控制雷达系统(110)的方法、装置、设备和介质。该支撑装备包括:固定件(260),用于将所述支撑装备固定到目标物体(120);基座(240A,240B),可枢转地耦接到所述固定件(260);以及支撑臂(220),可枢转地耦接到所述基座(240A,240B)并且用于耦接所述雷达(210),其中所述基座(240A,240B)可操作以围绕第一轴(X1)相对于所述固定件(260)转动,并且所述支撑臂能够携所述雷达(210)一起绕第二轴(X2)相对于所述基座(240A,240B)转动,其中所述第一轴(X1)和所述第二轴(X2)彼此分离。以此方式,可以以灵活和有效的方式对雷达(210)的辐射区域进行控制。
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公开(公告)号:CN111076716B
公开(公告)日:2022-06-03
申请号:CN201811217365.4
申请日:2018-10-18
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G01C21/00
Abstract: 根据本公开的实施例,提供了用于车辆定位的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。该方法包括获取车辆在多个不同时刻的车载定位信息;接收由位于车辆外部的感测设备确定的针对车辆的外部定位信息,外部定位信息包含与外部定位信息相对应的第一时刻的信息;从多个不同时刻中确定与第一时刻相匹配的第二时刻;以及基于与第二时刻相对应的车载定位信息以及与第一时刻相对应的外部定位信息,确定车辆在当前时刻的位置。该方法既融合外部定位信息,又消除了车外的感测设备确定的车辆定位信息的延迟,提高了定位的精度。
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公开(公告)号:CN109583312A
公开(公告)日:2019-04-05
申请号:CN201811290661.7
申请日:2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种车道线识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取车道线的图像、周围环境的反射值底图和历史车辆轨迹信息;从反射值底图中确定车道线的目标反射值底图;从历史车辆轨迹信息中确定目标轨迹信息;根据目标反射值底图和目标轨迹信息,从车道线的图像中确定车道线。本发明可提高车道线的准确度。
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公开(公告)号:CN109543557A
公开(公告)日:2019-03-29
申请号:CN201811282795.4
申请日:2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种视频帧的处理方法、装置、设备以及存储介质,该方法包括:获取待处理的视频帧,将待处理的视频帧的输入视频帧预测模型,得到待处理的视频帧的深度和视频帧的语义信息,其中,视频帧预测模型为基于深度神经网络训练的同时获取当前视频帧的深度和当前视频帧的语义信息的模型。本发明实施例提供的视频帧的处理方法,通过结合语义信息来预测视频帧的深度,提高了视频帧深度预测的准确度。
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