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公开(公告)号：CN112529917A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011528603.0
申请日：2020-12-22
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种三维目标分割方法、装置、设备和存储介质。其中，三维目标分割方法包括：利用目标检测方式获取目标对象在待检测图像上的像素点集合；目标检测方式为配置目标掩码预测分支的检测网络实现的检测方式；根据像素点集合确定对应的目标空间点集合；根据目标空间点集合对待检测图像所对应的三维目标进行分割。本发明实施例根据目标对象在待检测图像上的像素点集合确定对应的目标空间点集合，根据目标空间点集合对三维目标进行分割，解决现有方法计算量较大，实时性较差，近距离或粘连物体难以准确分割的问题，实现了对三维目标的快速检测和分割。
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公开(公告)号：CN115047439B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210590767.9
申请日：2022-05-27
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01S7/497 , G01S17/931 , G06N3/0499 , G06N3/092 , G06V10/82 , G06V20/58
Abstract: 本发明公开了一种基于车辆的检测系统的数据处理方法、装置和存储介质。其中，该方法包括：获取车辆对当前道路路段采集到的障碍物的点云信息；基于障碍物的点云信息，确定由障碍物的检测值的第一轨迹曲线信息与障碍物的真值的第二轨迹曲线信息得到的检测系统的目标数据，其中，目标数据用于表征第一轨迹曲线信息与第二轨迹曲线信息之间的差异；基于行驶参数和目标数据，确定检测系统的性能数据，其中，行驶参数用于表征车辆行驶轨迹的预定值，性能数据用于表征检测系统的性能。
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公开(公告)号：CN118629010A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410837719.4
申请日：2024-06-26
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种障碍物检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于车载激光雷达生成的当前帧对应的原始点云数据和预设点云范围，确定目标点云数据；对所述目标点云数据进行栅格化，并对栅格化后的目标点云数据进行特征提取，获得目标栅格特征；将所述目标栅格特征输入至目标检测网络模型中进行数据处理，获得通用障碍物集合和前景栅格对应的前景障碍物位置信息；基于前景栅格对应的前景障碍物位置信息，确定前景障碍物集合；对所述通用障碍物集合和所述前景障碍物集合进行融合，确定目标障碍物集合。通过本发明实施例的技术方案，以实现对障碍物的准确检测，能够适应复杂环境，降低发生误检的可能性。
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公开(公告)号：CN118262313A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410244067.3
申请日：2024-03-04
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种道路区域检测方法、装置及电子设备，涉及自动驾驶技术领域，包括：利用车辆上设置的激光雷达获取待识别区域的原始点云数据，并对原始点云数据进行网格划分，得到第一类网格和第二类网格；其中，第一类网格中包括至少一个原始点云数据；第二类网格中没有原始点云数据；采用预设的道路检测模型，根据第一类网格的原始点云数据，确定第一类网格的道路类型；其中，道路类型包括道路区域和道路边界；从第一类网格中选择参考网格，并采用参考网格的道路类型和激光雷达的感知范围参数，确定第二类网格的道路类型。提高了对道路区域的检测准确性。
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公开(公告)号：CN116609757A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310690659.3
申请日：2023-06-12
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01S7/48 , G01S7/495 , G01S17/931
Abstract: 本发明公开了一种激光雷达镜面反射鬼影的检测方法、装置、设备和介质。其特征包括：获取目标车辆中激光雷达采集到的多个目标障碍物对应的障碍物信息；针对当前待检测的目标障碍物，根据与所述目标障碍物关联的所述障碍物信息确定与所述目标障碍物对应的镜面反射鬼影概率，其中，镜面反射鬼影概率用于表示所述目标障碍物为镜面反射鬼影的概率；如果所述目标障碍物的镜面反射鬼影概率大于预设鬼影概率阈值，则将所述目标障碍物确定为镜面反射鬼影。实现了对行驶状态下车辆激光雷达采集到的镜面反射鬼影的准确检测，提高车辆激光雷达对障碍物的识别准确率，提高车辆的自动驾驶性能，保障车辆自动驾驶的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112462368B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011339996.0
申请日：2020-11-25
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01S13/931 , G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种障碍物检测方法、装置、车辆及存储介质。该方法包括：获取候选障碍物的原始雷达数据，结合车辆状态数据确定所述候选障碍物的各属性数据；确定各所述属性数据对应的属性准确值，根据各所述属性准确值确定所述候选障碍物的检测可信度；当所述检测可信度大于预设可信度阈值时，将所述候选障碍物确定为目标障碍物。本发明解决了部分雷达返回的障碍物信息准确率低的问题，根据雷达检测出的障碍物的不同属性数据，综合分析检测到的障碍物信息是否真实可靠，实现了提高雷达检测障碍物信息准确率的效果。
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公开(公告)号：CN112711034A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011532594.2
申请日：2020-12-22
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01S17/931
Abstract: 本发明实施例公开了一种物体检测方法、装置及设备。包括：对激光雷达传感器获得的点云数据进行多尺度物体识别，获得多尺度的物体信息；对所述多尺度的物体信息进行融合，获得第一物体信息；对所述点云数据进行栅格划分，获得栅格地图；对所述栅格地图进行地面分割，并基于分割后的栅格地图确定第二物体信息；根据所述第一物体信息和所述第二物体信息确定目标物体信息。本发明实施例提供的物体检测方法，根据多尺度物体信息融合后的第一物体信息和栅格地图确定的第二物体信息确定目标物体信息，实现对对不同尺寸的物体的检测，提高物体检测精度。
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公开(公告)号：CN112462368A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011339996.0
申请日：2020-11-25
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01S13/931 , G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种障碍物检测方法、装置、车辆及存储介质。该方法包括：获取候选障碍物的原始雷达数据，结合车辆状态数据确定所述候选障碍物的各属性数据；确定各所述属性数据对应的属性准确值，根据各所述属性准确值确定所述候选障碍物的检测可信度；当所述检测可信度大于预设可信度阈值时，将所述候选障碍物确定为目标障碍物。本发明解决了部分雷达返回的障碍物信息准确率低的问题，根据雷达检测出的障碍物的不同属性数据，综合分析检测到的障碍物信息是否真实可靠，实现了提高雷达检测障碍物信息准确率的效果。
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公开(公告)号：CN118247597A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410329284.2
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种训练样本集数据增强方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取训练样本集；其中，训练样本集包括至少两帧激光雷达数据和激光雷达数据包含的目标标注结果；针对单帧激光雷达数据，根据各帧激光雷达数据包含的目标标注结果，计算单帧激光雷达数据与剩余激光雷达数据之间的第一关联程度；将第一关联程度小于等于预设第一关联程度的激光雷达数据，确定为第一目标激光雷达数据；对第一目标激光雷达数据进行数据增强，更新训练样本集；训练样本集用于对目标检测模型进行训练；目标检测模型用于检测激光雷达数据中的至少一个目标。本发明实施例的技术方案在兼顾目标检测模型的检测效果的同时，提高了训练样本集中数据的均衡性。
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公开(公告)号：CN117351303A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311402905.7
申请日：2023-10-26
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/25 , G06V20/58 , G06V20/64
Abstract: 本发明公开了一种目标检测模型的训练方法、目标检测方法、装置及设备，属于人工智能技术领域。该方法包括：从样本场景的样本场景点云中确定样本前景点云；对所述样本前景点云进行体素化处理，得到至少一个体素数据，并对至少一个体素数据进行特征提取，得到样本前景特征；根据所述样本前景特征，对所述样本场景中的障碍物进行预测，得到所述样本场景中样本障碍物的预测障碍物属性；根据所述预测障碍物属性和所述样本障碍物的标签数据，对目标检测模型进行训练。通过上述技术方案，能够提高自动驾驶场景中障碍物检测的准确性。
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