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公开(公告)号：CN110019570A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201710599794.1
申请日：2017-07-21
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请公开了用于构建地图的方法、装置及服务器。该方法的一具体实施方式包括：通过实时获取的点云数据帧构建点云数据帧序列；从点云数据帧中提取形态数据；建立点云数据帧序列中相邻两个点云数据帧中形态数据之间的空间位置关系；根据空间位置关系确定对应静止物体的基准空间位置关系，并通过基准空间位置关系构建地图。该实施方式实现了通过点云数据构建地图。
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公开(公告)号：CN109711242A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811291589.X
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种车道线的修正方法、装置和存储介质，该方法包括：获取当前行驶路面的图像；根据图像，获取当前行驶路面上的第一车道线和目标车道线，第一车道线为图像中发生车道线缺失的车道线，目标车道线为：图像中与第一车道线的相似度大于相似度阈值的车道线；采用目标车道线，对图像中的第一车道线进行修正。本发明能够根据图像中的目标车道线对缺失的车道线进行修正，使得无人车获取正确、连续的车道线，提高了自动驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN109636877A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811290740.8
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06T11/206 , G06T11/60
Abstract: 本发明实施例提供一种车道线调整处理方法、装置及电子设备，该方法包括：获取待调整的车道线的信息，所述车道线包括多个点；根据所述车道线上的每个点对应的曲率信息，确定所述车道线上的每个点是否为待丢弃点；对所述车道线中的所述待丢弃点进行丢弃处理，得到调整后的车道线。该方法能极大节省车道线调整的时间，提升车道线调整的效率。另外，该方法还能够减少组成车道线的点的数量，从而减少用于存储车道线信息的存储空间的占用。
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公开(公告)号：CN109635639A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811291880.7
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种交通标识的位置检测方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取包含交通标识的多个图像；根据各个所述图像中的交通标识的相同位置对应的像素点，基于相机成像模型确定所述交通标识初始的中心位置；根据所述初始的中心位置，确定所述交通标识所在平面初始的法向量；根据目标优化模型，对所述交通标识初始的中心位置和法向量进行优化，得到所述交通标识优化后的实际中心位置和法向量。本发明实施例得到的交通标识的实际中心位置和法向量，即交通标识的三维坐标和朝向较为准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109635050A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811290711.1
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06Q10/06393
Abstract: 本发明提供一种地图准确度评价方法和装置。该方法，包括：根据参考地图和待评价地图，确定所述待评价地图的区域匹配指标和线匹配指标，所述区域匹配指标用于指示所述待评价地图和所述参考地图之间的区域匹配度，所述线匹配指标用于指示所述待评价地图和所述参考地图之间的线匹配度；根据所述区域匹配指标和所述线匹配指标，对所述待评价地图的准确度进行评价。和现有技术中的精准率和召回率相比，区域匹配指标和线匹配指标更加能够反映生成的地图和真实的地图的差别，因此，利用区域匹配指标和线匹配指标来评价生成的地图的准确度，结果更加可靠。
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公开(公告)号：CN109631873A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811294672.2
申请日：2018-11-01
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供的高精地图的道路生成方法、装置及可读存储介质，通过接收待处理的高精地图；对所述待处理的高精地图进行道路数据提取，确定高精地图中每条道路的延伸方向以及组成每条道路的多个直道车道；针对每条道路，将各直道车道按照道路的延伸方向首尾相连，获得高精地图的道路。从而实现了对高精地图中道路的自动生成，有效降低了人工标注而带来人工成本，也提高了高精地图生成效率和道路质量。
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公开(公告)号：CN109583313A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811290738.0
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提取方法、装置及存储介质，根据激光点云数据得到反射值底图，并将车道线投影在该反射值底图上，得到包含车道线的反射值底图，并对反射值底图上的车道线进行校正，得到校正处理后的反射值底图。该过程中，基于航拍设备等的拍摄图像提取出车道线，基于反射值底图上的车道线得到的标记点，并将依据拍摄图像得到的车道线投影在反射值底图上，进而根据标记点对投影到反射值低图上的车道线进行修正，使得获得精准的车道线的目的。
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公开(公告)号：CN109410735A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201710697013.2
申请日：2017-08-15
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请公开了反射值地图构建方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：基于经过全局优化得到的每一个采集区域中采集到的每一帧用于构建反射值地图的激光点云对应的激光雷达的中心点的用于构建反射值地图的位置和姿态角，构建反射值地图。实现了对超大区域中的每一个采集区域采集到的用于构建反射值地图的激光点云逐级进行位姿优化，得到较为精确的每一帧用于构建反射值地图的激光点云对应的激光雷达的中心点的用于构建反射值地图的位置和姿态角，从而，得到较为精确的每一帧用于构建反射值地图的激光点云中的激光点在世界坐标系下的坐标，提升了激光点云拼接的精度，进而提升了构建超大区域的反射值地图的精度。
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公开(公告)号：CN109214248A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201710539630.X
申请日：2017-07-04
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请公开了用于识别无人驾驶车辆的激光点云数据的方法和装置。无人驾驶车辆设置有激光雷达，该方法的一具体实施方式包括：响应于接收到激光雷达采集的最新一帧激光点云数据，获取无人驾驶车辆在世界坐标系中的当前位姿信息；根据当前位姿信息，从缓存中获取预先加载至缓存中的、预设三维网格地图中以与当前位姿信息对应的地图分块为中心的N×N个地图分块；对于所接收的激光点云数据中的每个激光点数据，执行激光点数据识别操作。该实施方式实现了识别每个激光点数据是否为静态激光点，为无人驾驶车辆后续对激光点数据的分析处理提供了依据，可以提高激光点数据障碍物识别的准确率。
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